Ein Zitat von Samuel Karlin
Der Zweck von Modellen besteht nicht darin, die Daten anzupassen, sondern die Frage zu schärfen.
Verwandte Zitate
Einfache Modelle und viele Daten übertrumpfen ausgefeiltere Modelle, die auf weniger Daten basieren.
Der Paradigmenwechsel der ImageNet-Denkweise besteht darin, dass, während viele Menschen auf Modelle achten, wir uns auf Daten konzentrieren sollten. Daten werden die Art und Weise, wie wir über Modelle denken, neu definieren.
Ich behaupte, dass Klimamodelle nicht für die Erkennung und Zuordnung von Klimaveränderungen auf dekadischen bis multidekadischen Zeitskalen geeignet sind.
Wissenschaftliche Daten werden nicht für Museumszwecke verwendet; Sie werden als Grundlage dafür genommen, etwas zu tun. Wenn mit den Daten nichts gemacht werden soll, ist es sinnlos, welche zu sammeln. Der Zweck der Datenerhebung besteht letztlich darin, eine Handlungsgrundlage bzw. Handlungsempfehlung bereitzustellen. Der Zwischenschritt zwischen der Datenerfassung und der Aktion ist die Vorhersage.
Maschinelles Lernen sucht nach Mustern in Daten. Wenn Sie mit rassistischen Daten beginnen, werden Sie am Ende noch mehr rassistische Modelle erhalten. Das ist ein echtes Problem.
Je größer Ihr Datensatz ist, je mehr Umfragen Sie haben, je mehr Umfragen Sie durchführen lassen, desto genauer werden Ihre Modelle sein. Das ist einfach eine Tatsache der Datenwissenschaft.
MapReduce ist zur Assemblersprache für die Big-Data-Verarbeitung geworden, und SnapReduce verwendet ausgefeilte Techniken, um SnapLogic-Datenintegrationspipelines in diese neue Big-Data-Zielsprache zu kompilieren. Unter Anwendung unseres gesamten Wissens über die beiden Welten der Integration und Hadoop haben wir unsere Technologie so entwickelt, dass sie direkt zu MapReduce passt und den Prozess der Konnektivität und Datenintegration im großen Maßstab nahtlos und einfach macht.
Band mit LTFS hat mehrere Vorteile gegenüber den anderen externen Speichergeräten, mit denen es normalerweise verglichen wird. Erstens wurde das Band vom ersten Tag an so konzipiert, dass es ein Offline-Gerät ist und in einem Regal Platz findet. Ein LTFS-formatiertes LTO-6-Band kann 2,5 TB unkomprimierte Daten und fast 6 TB mit Komprimierung speichern. Das bedeutet, dass viele Rechenzentren ihren gesamten Datensatz in einer kleinen FedEx-Box unterbringen könnten. Mit LTFS müssen die sendenden und empfangenden Rechenzentren nicht mehr dieselbe Anwendung ausführen, um auf die Daten auf dem Band zuzugreifen.
Daymark stellt die richtige Frage. Also machen wir es gleich beim ersten Mal richtig. Wir wollten weder über- noch unterkaufen. Sie haben unser Geschäft und unsere Daten verstanden. Daymark wusste genau, welche Modelle wir bestellen sollten – nicht zu viel, nicht zu wenig.
Man muss sich eine Welt vorstellen, in der es eine solche Fülle an Daten gibt und in der all diese vernetzten Geräte Unmengen an Daten erzeugen. Und Sie sind in der Lage, die Daten mit neuer Informatik zu überdenken und Ihr Produkt und Ihre Dienstleistung zu verbessern. Wie sieht dann Ihr Unternehmen aus? Das ist die Frage, die sich jeder CEO stellen sollte.
Manche Models sind von Natur aus sehr dünn, aber wenn sie nicht von Natur aus so sind, was tun diese Mädchen dann mit ihrer Gesundheit, um hineinzupassen ... Größe 30 oder 2 zu tragen, wenn man groß ist, ist für mich unglaublich. Es wäre schön, wenn Models ein gesünderes Gewicht haben dürften – für die Models und für die jungen Frauen, die zu ihnen aufschauen. Wir waren sportlich und gesund und sahen aus wie Frauen.
Die zufällige Suche nach Daten über ... Off-Chance ist kaum wissenschaftlich. Ein Fragebogen zum Thema „Intellektuelle Unmoral“ wurde von einer bekannten Institution verteilt. „Intellektuelle Unmoral Nr. 4“ lautete: „Verallgemeinerung über die eigenen Daten hinaus“. [Wilder Dwight] Bancroft fragte, ob es nicht korrekter wäre, Frage Nr. zu formulieren. 4 „Nicht über die eigenen Daten hinaus verallgemeinern.“
Es gibt tolle schlanke Models, tolle große Models, Amazonas-Models, tolle vollbusige Models – mein Punkt ist, dass Models aller Formen und Größen, Altersgruppen und ethnischen Hintergründe angenommen und gefeiert werden sollten.
Die einzige Grundlage, um überhaupt über die globale Erwärmung zu sprechen, sind die Vorhersagen von Computermodellen. Der einzige „Beweis“ für die globale Erwärmung ist, was die Modelle für das Klima und das Wetter in den nächsten 50 bis 100 Jahren vorhersagen. Nun ist das, was diese Modelle ausspucken, nur so gut wie die eingegebenen Daten, und das ist ein absoluter Witz. Aus wissenschaftlicher Sicht ist das ein totaler Witz. Es gibt keine globale oder sonstige Erwärmung!
Damit die Theorie-Praxis-Iteration funktioniert, muss der Wissenschaftler sozusagen geistig beidhändig sein; Sie sind einerseits gleichermaßen fasziniert von möglichen Bedeutungen, Theorien und vorläufigen Modellen, die aus Daten und der praktischen Realität der realen Welt abgeleitet werden können, und andererseits von den faktischen Implikationen, die sich aus vorläufigen Theorien, Modellen und Hypothesen ableiten lassen.
Die Klimaforscher, die mit Modellen arbeiten, neigen immer dazu, ihre Modelle zu überschätzen. Sie glauben, dass Modelle real sind und vergessen, dass sie nur Modelle sind.
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