Заинтересованные стороны бизнеса, политики и неспециалисты обращаются к специалистам по данным за четкими рекомендациями, основанными на данных. На самом деле данные часто беспорядочны, а граница между наукой и искусством может (и действительно) становиться размытой.

На этой неделе мы делимся подборкой отличных постов, которые так или иначе касаются вопроса неопределенности и того, как подходить к нему с ясной головой, непредвзятостью и щедрой дозой любопытства.

  • Может ли ИИ адаптироваться к быстро растущим экологическим проблемам? Делая шаг назад от немедленных бизнес-результатов, Равина Джаядев рассматривает ИИ как отрасль с огромным углеродным следом, спросите, что нужно сделать, чтобы сделать его зеленым перед лицом экономических, социальных и политических изменений. Может ли гибкость ИИ быть ответом?
  • Присмотритесь к мельчайшим деталям неопределенности. В повседневной работе отраслевых специалистов по данным рекомендации и выводы часто основываются на вероятностях. Как предполагает Флоран Бюиссон, в этих разговорах должно быть гораздо больше нюансов; он предполагает, что чрезмерная зависимость от p-значений приводит к неоптимальным решениям, и рекомендует вместо этого использовать доверительные интервалы Bootstrap.
  • Какие факторы следует учитывать при выборе функций модели? Основываясь на своем обширном опыте работы в отрасли, Конор О'Салливан глубоко погружается в процесс выбора функций. Он настаивает на том, что мы должны смотреть дальше, чем предсказательная сила — ключевой элемент в устранении неопределенности — в пользу более целостного подхода, который учитывает такие факторы, как интерпретируемость, стабильность и этичность.
  • Формирование пользовательского опыта с учетом этики ИИ. Все еще в сфере промышленности, в недавнем выпуске подкаста TDS приняли участие ведущий Джереми Харрис и Венди Фостер, директор Shopify по инженерии и науке о данных. Вместо того, чтобы вести пользователей по заранее определенному пути, подход Wendy к этике ИИ и дизайну продуктов опирается на неопределенность, предоставляя пользователям четкий выбор и компромиссы и давая им возможность принимать обоснованные решения.

Спасибо, что присоединились к нам в течение еще одной недели отличных статей по науке о данных. Чувствуете вдохновение поддержать работу наших авторов? Подумайте о том, чтобы стать участником Medium.

До следующей переменной,
редакторы TDS

Последние дополнения к нашим курируемым темам:

"Начиная"

Практические уроки

Глубокие погружения

Мысли и теория