Статьи о данных, которые могут вам понадобиться. Подписывайтесь и следите здесь!
Сентябрь почти закончился, а уже наступили последние 3 месяца года! Время действительно летит. Вот 5 лучших статей за прошедшую неделю — поделитесь своими отзывами и мыслями!
1. Первое правило машинного обучения: начинайте без машинного обучения.
После привлечения большого внимания и обсуждений на HackerNews, эта статья резюмирует часто обсуждаемое, но никогда не оформленное соглашение среди старшей гвардии ученых/аналитиков данных: машинное обучение не является молотком для всех ваших гвоздей данных. Иногда — довольно часто — самые простые сокращения данных решают 90% ваших проблем, а не выбрасывают данные в пустоту машинного обучения.
Эта статья от Юджина Яна нашла отклик во мне на многих уровнях, поскольку я видел недавние тенденции, когда люди начинают с импорта scikitlearn для решения любой имеющейся проблемы. Должен прочитать среди всех статей на этой неделе!
Позвонить? Машинное обучение — это круто, но для этого нужны данные. Теоретически вы можете взять данные из другой проблемы, а затем настроить модель для нового продукта, но это, скорее всего, будет хуже базовой эвристики. Если вы считаете, что машинное обучение даст вам 100%-ный прирост, то эвристика даст вам 50%-й результат.
2. Безголовый BI — новый рубеж BI?
BI мертв, часто звучит боевой клич, который все мы слышали за последнее десятилетие. Но тем не менее, это одна из постоянно растущих областей продукта в экосистеме данных — так что же дает? Никогда не было хорошей формулировки того, что необходимо для преодоления традиционного BI и что должно быть правдой, чтобы гарантировать, что он сможет прижиться и развиваться. Любой, кто читал этот информационный бюллетень, знает о моей слабости в отношении эволюции в сфере BI, учитывая, насколько это важно для бизнеса.
В этой статье сделана отличная попытка довольно хорошо описать то, «что должно произойти дальше», не вдаваясь в жаргоны AR/VR и фантастические фантазии.
Позвонить? Основными критериями убедительного решения являются:
- Легко определить метрики без написания кода (SQL)
- Метрики можно гибко использовать в визуализациях бизнес-аналитики, интеграции SaaS и API.
- Метрики можно запрашивать в режиме реального времени и в достаточно большом масштабе для обеспечения автоматизации, такой как триггеры электронной почты, взаимодействие с продуктом и т. д.
3. Сделай сам — создай свою собственную камеру NEST/RING, не раскрывая свои данные.
Если вы занимаетесь «сделай сам» и хотите поиграть с Raspberry Pi, чтобы построить что-то стоящее — вот небольшой полезный проект, который поможет вам создать собственную камеру распознавания лиц, чтобы идентифицировать ваших друзей у двери.
https://www.tomshardware.com/how-to/facial-recognition-doorbell-raspberry-pi
4. Громкий призыв ООН о риске ИИ для конфиденциальности
Известно, что ООН делает геополитические заявления и поддерживает хрупкий мир в этом постядерном мире. Однако, когда Комиссия ООН по правам человека выходит и делает массовое заявление о риске систем искусственного интеллекта для частной жизни людей, компаниям и правительствам пора сесть и обратить на это должное внимание.
Верховный комиссар ООН по правам человека Мишель Бачелет в среду подчеркнула настоятельную необходимость введения моратория на продажу и использование систем искусственного интеллекта, которые представляют серьезную угрозу для прав человека, до тех пор, пока не будут приняты надлежащие меры безопасности. Она также призвала запретить приложения ИИ, которые нельзя использовать в соответствии с международным законодательством о правах человека.
https://www.ohchr.org/EN/NewsEvents/Pages/DisplayNews.aspx?NewsID=27469&LangID=E
Призвать? Искусственный интеллект может принести пользу, помогая обществу преодолевать некоторые из серьезных проблем нашего времени. Но технологии ИИ могут иметь негативные, даже катастрофические последствия, если они используются без должного учета того, как они влияют на права человека людей. Авторы призывают:
- Запрет на системы, представляющие серьезные риски для прав человека, такие как биометрическая идентификация в реальном времени.
- Мораторий на алгоритмы, определяющие право человека на получение медицинской помощи, до тех пор, пока не будут приняты соответствующие правила.
- Руководящие принципы, независимый надзор и законы, защищающие конфиденциальность данных.
- Такие механизмы, как объяснимый ИИ, которые помогут исправить нарушения прав человека с помощью ИИ.
- Постоянный мониторинг систем ИИ на предмет потенциальных угроз правам человека.
5. Изменение математической культуры
Завершение информационного бюллетеня теплой, приятной и настоящей героической историей об одном профессоре математики, который пытался сделать математику инклюзивным и гостеприимным пространством для представителей маргиналов и этнических меньшинств. Многие культурные хлопоты списываются с бизнес-лидеров, но иногда эти маленькие победы нормальных людей имеют огромное значение.
Не отдавая слишком много, это будет стоить вашего времени.
https://www.theatlantic.com/education/archive/2021/09/bias-math-sexism-racism/620207/
Позвонить? Математики часто используют такие фразы, как Это очевидно или Это легко увидеть, что может сильно обескуражить учащегося, который не сразу находит понятие простым. В математике решение чрезвычайно сложных задач является частью процесса обучения. Особенно важно следить за тем, чтобы учащиеся не разочаровывались во время первых испытаний — то, что трудно увидеть сейчас, может стать проще со временем.
Всем удачной недели, надеюсь, хотя бы одна из этих статей станет для вас захватывающим материалом для чтения и заставит задуматься.
