Главная

Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения (fb2)

Кэти О'Нил   (перевод: Виктория Анатольевна Дегтярева)

Обществознание, социология

файл на 4Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения 1242K, 250 с. (читать) скачать: (fb2) - (epub) - (mobi)
  издание 2018 г.   издано в серии Цифровая экономика и цифровое будущее (следить)   fb2 info
Добавлена: 13.10.2019 Cover image

Аннотация

Математические алгоритмы с каждым днем все сильнее подчиняют себе нашу жизнь. Более того: по мнению автора книги, профессора математики и финансового аналитика, эти алгоритмы уже превратились в опасное оружие в руках государства и корпораций – и это оружие нацелено в первую очередь на самые бедные и незащищенные слои населения. Новейшие математические приложения, с помощью которых банки и страховые компании отслеживают каждый наш шаг, претендуют на полную объективность, однако на самом деле в них заложены те же предрассудки и предубеждения, что свойственны их создателям – далеким от совершенства человеческим существам. При этом скрытые принципы работы математических моделей и их тайные критерии охраняются как величайшая коммерческая тайна, а их вердикты, подчас очевидно ошибочные и явно вредные, считаются окончательными и обжалованию не подлежат. Добро пожаловать в прекрасный новый мир – мир убийственных Больших данных!




Рекомендации:

эту книгу рекомендовали 1 пользователей.
user27182 в 14:26 (+02:00) / 16-10-2019, Оценка: плохо
Какие-то вопли и кликушество, вместо ожидаемого профессионального математического разбора.
 North_Cat в 03:12 (+02:00) / 14-10-2019, Оценка: плохо
Дама не нашла себя в профессиональном плане и подалась в околонаучную журналистику. Особенно доставило, как она ушла из hedge-fond по "морально-этическим" принципам. По косвенным признакам - скорее всего "накосячила" в моделях (а то что с абстракциями у нее плоховато - заметно из текста) - и ее "попросили".

Тоже мне, очередной заговор "сионских мудрецов". Никаких особых заговоров по охранению тайн в data-science нет, дело в том, что для того, чтобы корректно объяснить даже несложные мат.модели, да что там, просто статистические методы, необходимо о них ХОТЯ-БЫ иметь понятие. Они далеко не тривиальны.

Короче - не ученого, ни data-scientist ни даже порядочной журналистки из дамы не вышло.
Содержание - малоноучный и псевдохудожественный бред.
Плохо.

Оценки: 2, среднее 2

Оглавление