Știința responsabilă a datelor

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Responsible Data Science” este o resursă destinată oamenilor de știință și managerilor de date, în special în domenii precum serviciile financiare și industriile biotehnice. Cartea abordează prejudecățile și nedreptatea din algoritmii AI, oferind instrumente practice pentru implementarea și auditarea etică. Deși conține perspective pătrunzătoare, unele critici evidențiază faptul că anumite părți sunt prea introductive sau repetitive și că lipsește profunzimea în anumite domenii.

⬤ Oferă instrumente utile pentru evitarea daunelor în implementarea AI.
⬤ Oferă sfaturi practice pentru implementarea și auditarea modelelor de învățare automată.
⬤ Include o narațiune convingătoare care educă cu privire la practicile responsabile ale IA.
⬤ Orientări specifice pentru oamenii de știință și practicienii din domeniul datelor.
⬤ Evidențiază implicațiile etice ale aplicațiilor științei datelor.

⬤ Conține prea mult material introductiv, iar unele secțiuni sunt repetitive.
⬤ Lipsă de profunzime și specificitate în discutarea subiectelor critice.
⬤ Unele părți tehnice pot să nu aibă aplicabilitate generală.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Responsible Data Science

Conținutul cărții:

Explorați cele mai grave probleme etice prevalente în știința datelor cu această nouă resursă perspicace

Popularitatea crescândă a științei datelor a dus la numeroase cazuri bine mediatizate de părtinire, nedreptate și discriminare. Implementarea pe scară largă a algoritmilor de tip "cutie neagră" care sunt dificil sau imposibil de înțeles și de explicat, chiar și pentru dezvoltatorii lor, este o sursă principală a acestor prejudicii neprevăzute, făcând ca tehnicile și metodele moderne de manipulare a seturilor mari de date să pară sinistre, chiar periculoase. Atunci când au ajuns în mâinile unor guverne autoritare, acești algoritmi au permis suprimarea disidenței politice și persecutarea minorităților. Pentru a preveni aceste prejudicii, oamenii de știință din domeniul datelor de pretutindeni trebuie să ajungă să înțeleagă modul în care algoritmii pe care îi construiesc și implementează pot dăuna anumitor grupuri sau pot fi nedrepți.

Responsible Data Science oferă o abordare cuprinzătoare și practică a modului de implementare a soluțiilor din domeniul științei datelor într-o manieră echilibrată și etică, care minimizează riscul de prejudiciere nejustificată a membrilor vulnerabili ai societății. Atât practicienii științei datelor, cât și managerii echipelor de analiză vor învăța cum să:

⬤ îmbunătățirea transparenței modelelor, chiar și pentru modelele de tip cutie neagră.

⬤ Diagnosticați prejudecățile și nedreptatea în cadrul modelelor utilizând mai mulți indicatori.

⬤ Audit proiecte pentru a asigura corectitudinea și a minimiza posibilitatea unor daune neintenționate.

Perfectă pentru profesioniștii din domeniul științei datelor, cartea Responsible Data Science își va câștiga, de asemenea, un loc pe rafturile managerilor, dezvoltatorilor de software și statisticienilor cu înclinații tehnice.