The Volume Game: Book review of Big Data– Skiptir stærð máli og smágögnum

Villandi létt kynning á Big Data, þar sem gervigreind gerir þunga hugsun

tæknibók, gagnrýni tæknibóka, Big Data: Does Size Matter review, small data book review, Timandra Harkness books, Martin Lindstrom books, virtual storage, book reviews, latest books releasedAllt sem er rökrétt tengt einhverju öðru er að búa til gögn og því meira peningasparað hagkerfi er, því ríkari eru þessi tengsl.

Stór gögn: skiptir stærð máli?
Höfundur: Timandra Harkness
Útgefandi: Bloomsbury Sigma
Síður: 304
Verð: 499



Lítil gögn: Smá vísbendingar sem afhjúpa gríðarlega stefnu
Höfundur: Martin Lindström
Útgefandi: Hachette Indlandi
Síður: 245
Verð: 399



tegundir af rósum með myndum

Stutta svarið við spurningunni sem varpað er á forsíðu bókarinnar um grínistann og stærðfræðibæklinginn Timandra Harkness er: auðvitað skiptir stærð ekki máli. Það skiptir aldrei máli, nema í King Kong og Godzilla myndunum. Í öllu öðru er það nálgunin sem skiptir máli. Big Data aðferðir eru skilgreindar með mjög dreift og samhliða geymslu- og vinnsluaðferðum. Stærð gagnasettsins er aukaatriði, en hlutirnir byrja virkilega að suða þegar bindi eru yfirklukkuð.



Harkness, sem hefur yndislega létta snertingu, bendir á að gagnamagnið þarna úti - sem hún sér fyrir sér sem harða diska með terabyte sem er pakkað í ferðatöskum á farangursvagni á flugvöll - vex svo hratt að tölur eru úreltar þegar þær eru komnar gefin út. Allt sem er rökrétt tengt einhverju öðru er að búa til gögn og því meira peningasparað hagkerfi er, því ríkari eru þessi tengsl. Ef ferðakort er endurhlaðið með rafrænu veski sem er tengt við bankareikning og farsímanúmer (sem stöðugt tilkynnir símtals- og staðsetningargögn), myndast næg gögn til að láta eiganda vita.

Ferillinn á eftir að verða brattari þegar Internet hlutanna kemur inn. Nettengdir bílar, ísskápar, farangursmerki, sendingarbretti og þess háttar ætla að búa til gögn eins og froðu og verið er að skrifa reiknirit til að ná þeim. Hér liggur aðal rekstrarmunurinn á hefðbundnum tölfræðilegum aðferðum og stór gagnaaðferðum: þeir síðarnefndu eru algjörlega háðir gervigreind sem lærist eftir því sem á líður. Þú kennir henni fyrst í grunnatriðum mynsturgreiningar og þegar hún bætir sig sjálf ætti hún fræðilega að ná þeim stað að hún plægir í gegnum gagnasjórinn og leitar mynstur sem þú bjóst ekki við að finna, en hefði áhuga á.



Athyglisvert er að mannleg greind vörumerkisfræðingsins Martin Lindstrom leitar frekar svipaðra munstra. Þar sem þeir eru felldir úr fremur litlum úrtakssetum er hægt að líta á niðurstöður hans sem ófyrirsjáanlegar eða innsýn, allt eftir gagnsemi þeirra. Í fyrsta flokknum er óvenjuleg athugun hans sem hentaði og ræddi viðskiptaferðamenn á flugvöllum og hafa tilhneigingu til að hafa borðspjöldin niður á við í vasa sínum. Vegna þess að þeir vilja fela þá staðreynd að þeir eru fljúgandi hagkerfi. Þetta hefur framúrskarandi skemmtanagildi, en ekkert gagn. Sá heiður fer til athugunar Lindstrom sem virðist hafa snúið við Lego, sem var að tapa marki fyrir augnablikinu til ánægju stafrænna leikja. Hann spurði 11 ára gamlan Lego aðdáanda hver væri hans dýrmætasta eign. Það reyndist vera par af gömlum strigaskóm sem klóruðu nákvæmlega í rétta hornið til að tilkynna umheiminum að eigandi þeirra væri meistari á hjólabrettakappa. Frá ánægju sneri Lego sjónum sínum að sýnilegum sönnunum á árangri, líkt og dýrum fyrirsætum Millennium Falcon sem jafnvel fullorðnir leika sér með.



hver er besti fljótandi áburðurinn fyrir grasflöt

Lindstrom vantreystir Big Data. Vegna þess að einn af þessum dögum mun AI skipta um sérfræðinga manna. Mynsturgreining er mun áreiðanlegri en innsýn. Það er meðfædd mannleg kunnátta sem vélar eru að læra núna. Harkness vísar til brautryðjandi vinnu breska faraldsfræðingsins John Snow, sem notaði tölfræðilega tækni til að rekja kólerufaraldurinn í London 1854 í eina handdælu í Soho. Í dag krefjast gervigreindartæki Google fyrir læknisráðgjöf, þar sem þeir kortleggja bylgjuárásir faraldra sem nálgast og veita heilbrigðisþjónustu stefnumótandi dýpt. Stór gögn eru þegar notuð af fyrirtækjum og stjórnvöldum og munu hafa áhrif á heim okkar á þann hátt sem er samt óskiljanlegur. Ef það er vingjarnlegt, þá verður pláss fyrir mannlegt innsæi eftir.