5. Weapons of Math Destruction (Cathy O'Neil)
⭐⭐⭐⭐
Прежде чем вы подумаете, что книга с устрашающим названием (I mean the math part💣) не имеет к вам никакого отношения, вспомните, что вы живёте в современном мире, где технологии все глубже вплетаются в нашу жизнь. А кто понимает, как эти технологии работают и к чему приводят?🤷
Note: Кстати, в книге нет ничего математического, так что можно расслабиться👌.
Who should read it:
Возможно вы уже стали жертвами сложных алгоритмов, даже об этом не подозревая. Например: получение кредита в банке, страхование, поступление в университет, подача на работу или даже судебное разбирательство (I hope not that far). И наверное самое распространенное - социальные сети:
Facebook's algorithms can affect how millions of people feel, and those people won't know that it's happening.
Если вам интересно как все это работает в нашем современном "техно" мире, или вы являетесь тем кто этот "техно" мир создаёт (ML/ AI/Big Data developers), книгу прочитать очень рекомендую 👌.
Takeaways:
Думаю для всех людей будет полезно понять, что модернизация, не всегда означает "улучшение качества жизни с помощью технологий". По словам автора, это скорее можно назвать "заработать как можно больше на людях, которые понимают как можно меньше":
The objective of the filters, in short, is to save money.
И к сожалению, последствия "оптимизации", не всегда приводят к этичным результатам. C'mon, кто считает, что срок заключённого должен определяться не его поступками, а поступками людей, похожих на него? (Эта система уже много где используется)
In other words, the modelers have to make do with trying to answer the question "How have people like you behaved in the past?" when ideally they would ask, "How have you behaved in the past?"
Just to make sure, книга не об очередной теории заговора! Многие из технологий были созданы с исключительно хорошим намерением, но предсказать к чему они приведут было невозможно 😢.
Some notes:
* Sometimes that will mean putting fairness ahead of profit.
* Mathematical models should be our tools, not our masters.
* Sometimes the job of a data scientist is to know when you don't know enough.
Finally, даже если вы не будете читать книгу, посмотрите фильм на Netflix "Social dilemma". Автор этой книги, тоже даёт там интервью, наряду с основателями и бывшими работниками крупных корпораций типа google, facebook и instagram. (Хотя меня прикалывает что netflix о своих алгоритмах ничего не говорит😂) Ну или посмотрите ТЕД автора.
#4stars #thinkAboutIt #BigData #ML
⭐⭐⭐⭐
Прежде чем вы подумаете, что книга с устрашающим названием (I mean the math part💣) не имеет к вам никакого отношения, вспомните, что вы живёте в современном мире, где технологии все глубже вплетаются в нашу жизнь. А кто понимает, как эти технологии работают и к чему приводят?🤷
Note: Кстати, в книге нет ничего математического, так что можно расслабиться👌.
Who should read it:
Возможно вы уже стали жертвами сложных алгоритмов, даже об этом не подозревая. Например: получение кредита в банке, страхование, поступление в университет, подача на работу или даже судебное разбирательство (I hope not that far). И наверное самое распространенное - социальные сети:
Facebook's algorithms can affect how millions of people feel, and those people won't know that it's happening.
Если вам интересно как все это работает в нашем современном "техно" мире, или вы являетесь тем кто этот "техно" мир создаёт (ML/ AI/Big Data developers), книгу прочитать очень рекомендую 👌.
Takeaways:
Думаю для всех людей будет полезно понять, что модернизация, не всегда означает "улучшение качества жизни с помощью технологий". По словам автора, это скорее можно назвать "заработать как можно больше на людях, которые понимают как можно меньше":
The objective of the filters, in short, is to save money.
И к сожалению, последствия "оптимизации", не всегда приводят к этичным результатам. C'mon, кто считает, что срок заключённого должен определяться не его поступками, а поступками людей, похожих на него? (Эта система уже много где используется)
In other words, the modelers have to make do with trying to answer the question "How have people like you behaved in the past?" when ideally they would ask, "How have you behaved in the past?"
Just to make sure, книга не об очередной теории заговора! Многие из технологий были созданы с исключительно хорошим намерением, но предсказать к чему они приведут было невозможно 😢.
Some notes:
* Sometimes that will mean putting fairness ahead of profit.
* Mathematical models should be our tools, not our masters.
* Sometimes the job of a data scientist is to know when you don't know enough.
Finally, даже если вы не будете читать книгу, посмотрите фильм на Netflix "Social dilemma". Автор этой книги, тоже даёт там интервью, наряду с основателями и бывшими работниками крупных корпораций типа google, facebook и instagram. (Хотя меня прикалывает что netflix о своих алгоритмах ничего не говорит😂) Ну или посмотрите ТЕД автора.
#4stars #thinkAboutIt #BigData #ML