Аудиокнига - Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О’Нил
★★★★★ 5/5
- Автор: Smart Reading
- Серия: Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг. Саммари
- Категории и жанры: бизнес-книги, знания и навыки, книги по психологии, личная эффективность, психология, мотивация, саморазвитие / личностный рост
- Читает: Татьяна Маерс
- Вид: audiobook
- Язык: Аудиокниги на русском языке
- Год написания: 2020
- Формат: mp3
- Возрастное ограничение: 16
- На Prosoundbook с: 03.02.2023
- Правообладатель: Смарт Ридинг
Описание
Описание
Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О’Нил «Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О’Нил «Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. О книге Кэти О’Нил, бывший аналитик с Уолл-стрит, в своей книге «Оружие математического поражения» знакомит общественность с тревожным симптомом. Математические модели, которые пронизывают современную жизнь, угрожают разрывом социальных связей. Мы живем в эпоху алгоритма. Решения, которые оказывают влияние на нас, принимаются не людьми, а машинами. Теоретически это должно приводить к справедливому распределению благ: если всех судят по одним правилам, значит, предвзятость устранена. Однако на деле математические модели, которые работают с большими данными, непрозрачны, их невозможно проверить и отрегулировать. Модели поддерживают счастливчиков и наказывают угнетенных. Кэти О’Нил призывает разработчиков брать на себя ответственность за свои алгоритмы, а политиков – регулировать их использование. Зачем слушать • Взглянуть на BigData с критической точки зрения, проанализировать их пользу и перспективность. • Ознакомиться с доступными практическими примерами исследований современных математических моделей. • Углубить экспертные знания аналитиков и маркетологов в области BigData. Об авторе Кэти О’Нил – обладательница степени PhD по математике Гарвардского университета. Работала на математическом факультете Массачусетского технологического института. В разгар кредитного кризиса служила частным аналитиком в хедж-фонде D. E. Shaw. Обозреватель Bloomberg View и автор блога mathbabe.org. Участница группы Альтернативного банкинга движения Occupy Wall Street, а также стартапов в области систем, предсказывающих покупки и клики. Основатель и директор аудиторской компании ORCAA.
