Az algoritmikus torzítások megértése, kezelése és megelőzése: Útmutató üzleti felhasználók és adattudósok számára

Olvasói vélemények

Az „Algoritmikus elfogultság megértése, kezelése és megelőzése” című könyvet azért dicsérik, mert a nem szakértők számára is hozzáférhető, és értékes betekintést nyújt az algoritmikus elfogultságba, így jó bevezető forrásként szolgál. Ugyanakkor nem biztos, hogy kielégíti a haladó ismereteket kereső tapasztalt szakemberek igényeit.

Hozzáférhető és hasznos a nem adattudósok számára, gyakorlati útmutatás az algoritmikus elfogultságról, értékes kapcsolatok a hagyományos analitika és a gépi tanulás fogalmai között.

Talán nem felel meg a tapasztalt szakemberek vagy a haladó ismereteket kereső adattudósok elvárásainak.

(3 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias: A Guide for Business Users and Data Scientists

Könyv tartalma:

Az algoritmusok barátok vagy ellenségek?

Az emberi elme evolúciósan úgy van kialakítva, hogy a túlélés érdekében rövidítéseket alkalmazzon. Azért vonunk le elhamarkodott következtetéseket, mert az agyunk biztonságban akar tartani minket. Elfogultságaink többsége a javunkra dolgozik, például amikor úgy érezzük, hogy egy felénk száguldó autó veszélyes, és azonnal odébbállunk, vagy amikor úgy döntünk, hogy nem eszünk egy falatot a megromlottnak tűnő ételből. Az eredendő előítéletek azonban negatívan befolyásolják a munkahelyi környezetet és a közösségeinket körülvevő döntéshozatalt. Bár az algoritmusok és a gépi tanulás megalkotása megpróbálja kiküszöbölni az előítéletességet, ezeket mégiscsak emberek hozzák létre, és így fogékonyak arra, amit algoritmikus előítéletességnek nevezünk.

A Az algoritmikus elfogultság megértése, kezelése és megelőzése című könyvben a szerző, Tobias Baer segít megérteni, honnan ered az algoritmikus elfogultság, hogyan kezelheti azt üzleti felhasználóként vagy szabályozóként, és hogyan akadályozhatja meg az adattudomány, hogy az elfogultság belépjen a statisztikai algoritmusokba. Baer szakértő módon foglalkozik a természetes torzítás több mint 100 fajtája közül néhánymal, mint például a megerősítési torzítás, a stabilitási torzítás, a mintafelismerési torzítás és még sok más. Az algoritmikus torzítások ezeket az emberi tendenciákat tükrözik - és azokból erednek -. Baer olyan változatos témákba merül el, mint az anomália-felismerés, a hibrid modellstruktúrák és az önfejlesztő gépi tanulás.

Míg az algoritmikus elfogultságról szóló legtöbb írás a veszélyekre összpontosít, ennek a pozitív, szórakoztató könyvnek a lényege egy olyan út felé mutat, ahol az elfogultságot kordában lehet tartani, sőt meg lehet szüntetni. Olyan menedzseri technikákkal fogsz távozni, amelyekkel elfogulatlan algoritmusokat fejleszthetsz ki, gyorsabban felismerheted az elfogultságot, és olyan ismeretekkel gazdagodhatsz, amelyekkel elfogulatlan adatokat hozhatsz létre. Az Algoritmikus elfogultság megértése, kezelése és megelőzése egy innovatív, időszerű és fontos könyv, amelynek a polcán a helye. Akár tapasztalt üzleti vezető, akár adattudós vagy egyszerűen csak rajongó, most van itt a döntő alkalom, hogy tájékozódjon az algoritmikus elfogultság társadalomra gyakorolt hatásáról, és aktív szerepet vállaljon az elfogultság elleni küzdelemben.

What You'll Learn

⬤ Tanulmányozza az algoritmikus elfogultság számos forrását, beleértve a valós világbeli kognitív elfogultságokat, az elfogult adatokat és a statisztikai műtárgyakat.

⬤ Tudja meg az algoritmikus torzítások kockázatait, a felismerésük módját, valamint a megelőzésükhöz vagy kezelésükhöz szükséges menedzsment technikákat.

⬤ Értelmezze, hogy a gépi tanulás hogyan vezet be új algoritmikus elfogultsági forrásokat, és hogyan lehet a megoldás része.

⬤ Ismerje meg azokat a konkrét statisztikai technikákat, amelyeket az adattudósok az algoritmikus torzítások felismerésére és leküzdésére használhatnak.

Kinek szól ez a könyv

Algoritmusokat a napi működésben használó vállalatok vezetői.

Algoritmusokat fejlesztő adattudósok (a diákoktól a tapasztalt szakemberekig).

Az algoritmikus elfogultság miatt aggódó megfelelőségi tisztviselők.

Politikusok, újságírók és filozófusok, akik az algoritmikus elfogultságról gondolkodnak a társadalomra gyakorolt hatása és a lehetséges szabályozási válaszok szempontjából.

És a fogyasztók, akiket aggaszt, hogy miként érintheti őket az algoritmikus elfogultság.