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高德代理:数据科学中要避免的5大偏见

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偏见不一定是坏事——它是我们的大脑能够快速做出决定的方式。这是一种进化优势。随着这些云计算巨头的不断发展,高德平台预测2020年将是云计算的重要一年。全球第四大云计算提供商阿里巴巴计划在未来几年内将高德注册服务范围扩大到全球范围,而IBM正在努力为红帽合作伙伴加强其多云管理主张。例如,我对走在移动的汽车前面有绝对的偏见。然而,你需要意识到你的偏见是什么,知道他们什么时候为你提供了良好的服务,什么时候他们阻碍了你或者使事情变得更糟。数据科学是造成问题的无意识偏见的沃土。如果你没有意识到自己的偏见,你很容易得出错误甚至危险的结论。数据科学家需要记住以下五个偏见。
 
选择(或样本)偏差。这个很容易陷入。当所选数据不能代表模型将看到的情况时,就会发生这种情况。一个非常常见的例子是面部识别主要训练于白皙皮肤的人的图像,导致算法不能准确识别深色皮肤的人。
 
确认偏误。这是你抛弃不符合你先入之见的信息的时候——这些信息可能是下意识的。你必须努力工作,以开放的心态接受新数据。高德注册替代数据是产品,而不是人。高德注册替代性数据不是出售给广告商的数据,而是出售给希望从数据本身发现趋势和财务机会的公司。
 
生存偏差。这是你选择数据点的地方,因为它们很成功。寻找使产品成功的数据?不要只选择成功的产品,你还需要从失败和平庸的员工那里获得数据。
 
可用性的偏见。这是您使用容易获得的数据的地方。你需要查看所有可能合理地为你的分析提供信息的数据点,而不仅仅是周围的东西。昨晚墨西哥餐厅的菜单并不是营养研究的数据集。另一个相关的偏差是锚定,我们会更重视我们得到的第一个数据,因为它是第一个。根据全球测量和数据分析公司尼尔森(Nielsen)最新发布的预测之一,当今高德娱乐对社会的信任度处于低谷,但消费者仍然希望高德代理品牌能够了解并迎合他们。
 
错误的因果关系。一个很好的例子就是一群消防员造成了更大的财产损失。显然这些消防员造成了财产损失。或者,更多的破坏性火灾需要更多的消防员?一个类似的需要避免的是集群错觉——有时随机的东西会集群。
 
还有很多,我知道你们可能都听说过。只是要确保你对他们没有放松警惕。记住,数据科学的薄弱环节往往是我们的大脑。如果你知道你的大脑是如何工作的,并纠正它的怪癖,你就提高了整个系统的工作效率。
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