Miért az ideje, hogy hagyja abba vakon hinni nagy adatmennyiség
Élet / / December 19, 2019
algoritmusok döntsön, akik elfogadják a hitel, biztosítás, vagy akik meghívást kapnak egy interjúra, de gyakran ezt igazságtalanul. És ez csak növeli a szakadékot a rétegeit.
Katie O'Neill (Cathy O'Neil)
A matematikus, a pénzügyi piacok elemzése szakértő könyv szerzője „fegyverek matematikai vereség.”
Hogy egy olyan algoritmust, akkor két dolog kell: az adatokat (hogy mi történt a múltban) és annak meghatározása, sikeres kimenetele (mit szeretne találni az ezt az algoritmust). Ezután meghatározza, milyen kritériumok vezet sikeres kimenetelét. De a definíció a siker nem lehet általános.
Algoritmus - valaki más véleménye, a beépített kódot.
Azt is gondolom, hogy algoritmusok objektív és megbízható, de ez csak egy marketing trükk célja, hogy megfélemlítsék velünk, és nekünk bízni algoritmusok és matematikai adatokat.
O'Neill példaként említ, ahol algoritmusok komoly sérülést okozhat. Ez akkor történik, amikor értékelik a munkavállalók. Például 2011-ben egy iskolai Washington County már elutasította több mint 200 tanár után
kiszűréséhez algoritmusAnnak ellenére, hogy már jó ajánlásokat a szüleiktől, és társaik.Ezen túlmenően, az algoritmusok gyakran az oka eltávolítása elfogult ítéletek. Hírek szervezet ProPublica közelmúltban végzett vizsgálat és találtHogy az algoritmusok, amelyek meghatározzák a kockázat visszaesés, a munka objektív. Ugyanakkor bűncselekmények mondat gyakran kivették a fekete amerikaiak.
Mindannyian alá torzításokat, és hozzák azokat az algoritmusokat, hogy melyik adatot kell figyelembe venni.
Algoritmusok egyszerűen ismétlődő múltbeli hibáinkból, automatizálja a fennálló rend. Tehát nem vakon bízott bennük, meg kell tesztelni, hogy objektív: újragondolni a meghatározása a sikeres, hiba, nem biztosított semmilyen algoritmus. Milyen gyakran fordulnak elő, és aki érintett? Mi a költség az ilyen hibák?
Dolgozó szakemberek az adatokat, nem kell a döntéshozók az igazság. Itt az ideje, hogy ne vakon hinni big adatok.