Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О’Нил

Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О’Нил

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Универсальный рейтинг: 0 Автор: Smart Reading Из серии: Smart Reading Ценные идеи из лучших книг Объем: 13 стр.

Жанры:

научно-популярная литература big data Smart Reading краткое изложение прогноз на будущее развитие общества цифровизация цифровые технологии

Читать онлайн:

Страница 1 из ?
Загрузка книги...
Страница 1 из ?

Описание:

Книга автора Smart Reading. Относится к жанрам: big data, краткое изложение, прогноз на будущее, развитие общества, цифровизация, цифровые технологии. Объем: 13 стр.. Дата написания: 2020. Возрастное ограничение: 16+.

Вы можете в один клик скачать книгу ‘Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О’Нил’ в форматах fb2, ePub, txt без регистрации. Или же, выбирая подходящий Вам вариант, читать онлайн ‘Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О’Нил’ на нашем сайте. Здесь Вы легко сможете выбрать нужную книгу в соответствии со своими предпочтениями.

Если Вы ещё не определились с выбором, то посмотрите разделы «Рейтингов» и «Обзоров книг» нашего сайта, там сможете подобрать книгу или серию книг, которые Вам обязательно понравятся.

Аннотация:

Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О'Нил «Оружие математического поражения». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.

О книге

Кэти О'Нил, бывший аналитик с Уолл-стрит, в своей книге «Оружие математического поражения» знакомит общественность с тревожным симптомом. Математические модели, которые пронизывают современную жизнь, угрожают разрывом социальных связей. Мы живем в эпоху алгоритма. Решения, которые оказывают влияние на нас, принимаются не людьми, а машинами. Теоретически это должно приводить к справедливому распределению благ: если всех судят по одним правилам, значит, предвзятость устранена. Однако на деле математические модели, которые работают с большими данными, непрозрачны, их невозможно проверить и отрегулировать. Модели поддерживают счастливчиков и наказывают угнетенных. Кэти О'Нил призывает разработчиков брать на себя ответственность за свои алгоритмы, а политиков – регулировать их использование.

Зачем читать

• Взглянуть на BigData с критической точки зрения, проанализировать их пользу и перспективность.

• Ознакомиться с доступными практическими примерами исследований современных математических моделей.

• Углубить экспертные знания аналитиков и маркетологов в области BigData.

Об авторе

Кэти О'Нил – обладательница степени PhD по математике Гарвардского университета. Работала на математическом факультете Массачусетского технологического института. В разгар кредитного кризиса служила частным аналитиком в хедж-фонде D. E. Shaw. Обозреватель Bloomberg View и автор блога mathbabe.org. Участница группы Альтернативного банкинга движения Occupy Wall Street, а также стартапов в области систем, предсказывающих покупки и клики. Основатель и директор аудиторской компании ORCAA.

Возрастное ограничение: 16+ Дата написания: 2020 Правообладатель: Смарт Ридинг

Реклама. ООО ЛИТРЕС, ИНН 7719571260, erid: 2VfnxyNkZrY

Добавить комментарий

Последние комментарии