・解釈する必要があるデータは、常に偏見に対するリスクを伴います。2020」の意訳です。Piatetskyさんによる投稿です。2月も上旬が終わってしまいますが、参考になるので2019年はしっかり振り返る予定です。Unsplash一流の専門家に尋ねました。今回の投稿では、主にテクノロジーの開発とその製品展開に焦点を当てています。昨年、予測されたいくつかの傾向は実現されました。・中国がAIで成功を収める2019年には予測されていなかった驚きもありました。昨年の専門家によるインタビューでは誰もNLPの突破口を予測していませんでした。(GPT-2、その他のバージョンのBERTやトランスフォーマーなど)。今年も専門家に尋ねました。約20件の返信を受け取りました。第一部はより研究に焦点を当てた記事でした。今回は、テクノロジー開発、およびその製品展開に焦点を当てた第二部を示します。AI、AIの倫理があります。Underwoodです。Brownの社長2018年には、「人工知能」という用語の使用が劇的に増加し、自動運転車などの真に洗練されたアプリケーションから、ダイレクトマーケティングでの傾向を説明すると言う平凡な用途まで、あらゆる事を説明するために使われるようになりました。私は2019年、人々はこれがすべて数学に過ぎないことを理解すると予測したのですが、半分正しかったです。一方では、より多くの人々が、現在「AI」とラベル付けされているものの制限を認識し始めています。人々は、顔認識技術がピエロの化粧によって妨げられる可能性があること、カスタマーサービスチャットボットの背後には本当の知性がないこと、ソフトウェアを医師よりもスマートにするために数百万を費やしても、未だ成功していない事を認識しています。「人工知能」は今でも流行語であり、ベンチャーキャピタルの資金はいまだに流入しています。2019年の最初の9か月で130億ドル以上がAIスタートアップに投資されました。2020年、人工知能の前にある2つの道を探してください。AIの限界に対する疑念、疑念、認識の高まりに続く道。AIが約束する希望、夢、お金を投資し続けているビジネス界および投資コミュニティが持っているイメージに続く道です。直面するモデルの継続的な再トレーニングとモデルのインベントリ管理に重点を置いています。・「分析業務」および「AIを現行業務に適用する業務」のステータスと認識の改善。彼らはビジネスユーザーやリーダーと協力して、ビジネス要件を高レベルのモデル仕様に変換します。Gentry(@data_nerd)コンサルティングデータサイエンティストであり、Analytical-SolutionのオーナーAI、機械学習、データサイエンスでできることとできないことをめぐる誇大広告とニュースの1年でした。私はこれらの分野に飛び込む未熟な専門家、これらのコースを教える資格のない教師、いわゆる認定や学位を吐き出す大学の数にうんざりしています。データサイエンスと機械学習は大量のデータに依存していますが、私達はもう1年「偏見」を誤解する年に直面しています。解釈する必要があるデータは、常に偏見に対するリスクを伴います。偏見のないデータは独立しているため、解釈する必要はありません。「メアリーは投資利益率を10%増加させました。後者は「意見」であり、測定することはできません。先日、私の目を引いた記事のタイトルは、「データサイエンスは死にかけていますか?」でした。その記事を読む前の私の最初の考えは、「いいえ、しかし、すべてのデータサイエンティスト志望者や誇大広告はデータサイエンス分野の力になりませんでした。データサイエンスは単にプログラムを書く以上のものです」テクノロジーに対する誤解に加えて、データと必要なインフラストラクチャの不足には2020年も引き続き悩まされるでしょうが、少なくとも一部の人々は21世紀で最もセクシーな仕事がやっぱりそれほどセクシーではないことに気付いています。相変わらず私達は洞察を収集してビジネス上の質問に答える前に、クレンジングとデータの準備の大部分を費やしています。2020年には、データサイエンスがデータに関するものであることを思い出し、データの保全性と透明性を重視すえばデータサイエンスを前進させる事が可能だということを確認しましょう。AIの「ブラックボックス」の時代は、私達が前向きな方向に進むために終わらせなければなりません。覚えておいてください、あなたが構築するアルゴリズム、モデル、チャットボットなどは、誰かの人生に影響を与える可能性があるのです。データベース内の各データポイントは個々人の人生に対応しています。あなたが持つ偏見を取り除き、事実がいつも自ら語るようにしましょう。責任を持ってデータを操作する事を楽しみましょう。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。生産性とは、ある企業が一時間当たりにどれだけ生産できるかではなく、現実にどれだけ生産しているかを測った数字である。いいかえるなら、生産性は需要から直接の影響を受ける。WordPress.。