Цитата Сатьи Наделлы

Я буду говорить о двух наборах вещей. Одна из них заключается в том, как производительность и сотрудничество меняют природу труда, и как это будет очень важно для мировой экономики. И второе, данные. Другими словами, глубокое влияние цифровых технологий, которое проистекает из данных и цикла обратной связи данных.
У каждой компании есть запутанные данные, и даже лучшие из ИИ-компаний не полностью удовлетворены своими данными. Если у вас есть данные, вероятно, было бы неплохо, чтобы команда ИИ посмотрела на них и дала отзыв. Это может перерасти в цикл положительной обратной связи как для ИТ-специалистов, так и для специалистов по искусственному интеллекту в любой компании.
Самая большая ошибка — это чрезмерная зависимость от данных. Менеджеры скажут, что если нет данных, они не могут предпринимать никаких действий. Однако данные существуют только о прошлом. К тому времени, когда данные станут окончательными, будет уже слишком поздно предпринимать действия, основанные на этих выводах.
MapReduce стал языком ассемблера для обработки больших данных, а SnapReduce использует сложные методы для компиляции конвейеров интеграции данных SnapLogic в этот новый целевой язык больших данных. Применяя все, что мы знаем о двух мирах интеграции и Hadoop, мы создали нашу технологию, которая напрямую соответствует MapReduce, делая процесс подключения и крупномасштабной интеграции данных бесшовным и простым.
Мы получаем больше данных о людях, чем любая другая информационная компания получает о людях, о чем угодно — и это даже близко не близко. Мы смотрим на то, что вы знаете, что вы не знаете, как вы учитесь лучше всего. Большая разница между нами и другими компаниями, работающими с большими данными, заключается в том, что мы ни при каких обстоятельствах не продаем ваши данные третьим лицам.
Для надежной цифровой экономики очень важно, чтобы граждане вновь поверили в то, как обрабатываются их данные и кто может получить к ним доступ.
Имея слишком мало данных, вы не сможете сделать никаких выводов, которым вы доверяете. С большим количеством данных вы обнаружите отношения, которые не являются реальными... Большие данные — это не биты, это талант.
Как писатель, занимающийся цифровыми технологиями, у меня было несколько бывших студентов и коллег, которые рассказывали мне о цифровых коммутаторах, которые они обслуживали, через которые звонки и данные перенаправлялись на правительственные серверы, или об алгоритмах больших данных, которые они написали для использования в нашей электронной почте. почты спецслужб.
Люди считают, что лучший способ извлечь уроки из данных — это выдвинуть гипотезу, а затем проверить ее, но данные настолько сложны, что тот, кто работает с набором данных, не будет знать, что нужно спросить. Это огромная проблема.
Первая волна Интернета действительно была связана с передачей данных. И мы не слишком беспокоились о том, сколько энергии мы потребляем, какие потребности в охлаждении необходимы в центрах обработки данных, насколько большой центр обработки данных с точки зрения недвижимости. Это были почти запоздалые мысли.
Технология, называемая связью ближнего поля, включает в себя микрочип, который может отправлять и получать данные на очень короткие расстояния, около четырех дюймов. Вместо того, чтобы провести пальцем по кредитной карте, вы держите свой телефон рядом со считывателем и позволяете данным перемещаться между двумя устройствами.
Один из мифов об Интернете вещей заключается в том, что у компаний есть все данные, которые им нужны, но их реальная проблема состоит в том, чтобы разобраться в них. В действительности стоимость сбора некоторых видов данных остается слишком высокой, качество данных не всегда достаточно хорошим, и по-прежнему сложно интегрировать несколько источников данных.
Люди думают, что «большие данные» позволяют избежать проблемы дискриминации, потому что вы имеете дело с наборами больших данных, но на самом деле большие данные используются для все более и более точных форм дискриминации — формы «красной черты» данных.
Имея дело с данными, ученые часто пытались учесть риски и вред, которые может нанести их использование. Одной из основных проблем является конфиденциальность - раскрытие конфиденциальных данных о лицах либо непосредственно общественности, либо косвенно из наборов анонимных данных посредством вычислительных процессов повторной идентификации.
Данные преобладают. Если вы выбрали правильные структуры данных и хорошо все организовали, алгоритмы почти всегда будут очевидны. Структуры данных, а не алгоритмы, занимают центральное место в программировании.
По мере того, как мы становимся настолько заметными в цифровом мире и оставляем за собой бесконечный след данных, становится все более важным, у кого именно есть наши данные и что они с ними делают.
На мой взгляд, наш подход к глобальному потеплению иллюстрирует все недостатки нашего подхода к окружающей среде. Мы основываем наши решения на предположениях, а не на доказательствах. Сторонники настаивают на своих взглядах больше пиаром, чем научными данными. Действительно, мы позволили политизировать весь вопрос — красные против синих, республиканцы против демократов. Это на мой взгляд абсурд. Данные не являются политическими. Данные есть данные. Политика ведет вас в направлении веры. Данные, если вы будете следовать им, приведут вас к истине.
Этот сайт использует файлы cookie, чтобы обеспечить вам максимальное удобство. Больше информации...
Понятно!