Novi podnositelja kodiaktau piše "nedavno predstavljen radu se raspravlja o tome kako velike skupove podataka može poboljšati učenje algoritama, ali ističe da istraživači još uvijek je potrebno uzeti u obzir pristranost i nepotpunosti prije zaključivanja. Radu također ide u potrebu za odgovorne poslovne prakse za upravljanje ovim skupova podataka. "Tu je bio nastanak filozofije da je velika podataka je sve što vam je potrebno. Predlažemo da se, zapravo, brojke ne govore za sebe." Puni papir je dostupan putem SSRN Od posebne važnosti je njihova tvrdnja da je čak i veliki setovi podataka mogu i da će biti pogođeni filtera ili analitičar koji je prevođenje "[studije koautor Kate Crawford] napominje da su mnoge velike setove podataka.. - posebno socijalne podataka - dolaze iz tvrtki koje nemaju obvezu za potporu znanstvenih istraživanja uzimajući pristup podacima može značiti plaćati za to, ili održavanje tvrtka sretan ne obavljaju određene vrste studija "..
Pročitajte više ove priče na Slashdot.
Nema komentara:
Objavi komentar