技术:如何处理数据博客文章

作者:舜秧

<p>在这是在九月下旬在纽约举行的地层数据会议之际,研究人员丹·博伊德(@zephoria),它的作者很复杂(这似乎这些天咪咪写另一本书的翻译伊藤和亨利·詹金斯,参与文化)始终一如既往,提供对数据的媒体其庞大的分析操作时的脆弱性显着演示(视频中提取)一直存在,数字肯定青睐制作宣传和市场营销之间的多孔边界,她回忆说,指向由数据与社会2017年5月发表的报告中,研究机构,其中她是创始人和总裁(博客@datasociety),但挑战并不解释什么已经发生或正在发生的事情,比看什么承诺大数据和人工智能的时候,如果我们相信p数据而不得不被用来告知人们和饲料技术,那么我们就必须开始把基础设施​​建设,以限制腐败,偏见和数据的滥用,我们需要重新考虑安全性的数据引擎的世界搜索和社交媒体已成为操纵的首选目标一个小游戏,大家现在是因为第一谷歌轰炸乐趣,人们通过实践学会了病毒含量和他们开发转向系统关注战略处理的做法,可能产生严重的后果pizzagate的形象,这是由人找打的信息生态系统的广泛网络制作和创造“飞去来器效应»挑战和验证最重要的是操纵放大操作的所有渠道</p><p>操纵者寻求NT在打开的窗口奥弗顿,也就是可以接受的想法受到舆论的范围内仍然存在,研究人员说,到目前为止攻击的算法系统,虽然他们有时会大规模,仍然是“手动”很漂亮,但是这也是可以改变列车学习系统需要大量数据的问题,除了大规模和永无止境的需求是所有的数据有偏差,认为研究员指向以例如通过IMAGEnet,图像数据库观察,显示出自动学习系统通过人类更容易进行分类对象根据它们的形状根据复制例如研究颜色Latanya斯威尼(@latanyasweeney),它表明,谷歌的广告根据用户的名称,从而强调的是,M的民族内涵的变化OTOR趋向于在美国丹·博伊德,文化偏见隐性和显性数据的地址问题的工作,以扩大种族主义将成为那些寻求构建系统的研究者一个巨大的挑战,问题是这些偏见可以通过使用训练数据的来自全国各地的网络计算机科学家利用来自Twitter和Reddit数据构建模型来理解自然语言,例如放大,识别社会原因,建筑模型来检测抑郁症或承诺,没有始终把握的是,这些数据不具代表性,认为这个数据可以清洗,以去除不幸任何问题的内容,这是远远既然如此,我们没有为那些想和我们一起玩的人做好充分准备这不仅仅是事件或文化偏见的问题, uligne丹·博伊德,是总有一些人在一个战略性的方式要播放的内容 - 就像反犹太人的广告定位Facebook最近由ProPublica披露的情况下(或研究员解释奥利维尔Ertzscheid),但丹·博伊德带来了另一个例子:那个经验(PDF)由尼古拉斯·Papernot(@nicolaspapernot)了解的图像识别算法的漏洞,萨科Papernot和他的同事试图改变图像将停工变成路边的迹象,这种变化对人类来说是不可察觉的研究人员解释的是,这些破坏数据库的操作有多么简单“想想它对于自动驾驶汽车意味着什么”,研究人员担心,现在,这些攻击是友好的研究人员的事实......但它不会持久,她警告并邀请公司认真对待这些问题图片:如何攻击黑匣子机器学习</p><p>从由Nicolas Papernot显示出来修饰以破坏学习网络和误解得到在底行的图像,而不会错误地理解这个人进行的实验图像是感知人眼仍然存在,她指出,许多公司,尽管无数次重复数据泄露和泄密,仍然没有认真对待他们的数据漏洞公司必须考虑建立“技术抗体”“你必须考虑如何您的数据可能会被破坏,是谁出于什么目的“的科技产业已经失去了测试的文化有利于永久测试和协同设计质量与用户的文化,但它是忘记测试的文化不仅限于寻找错误它还具有整合分裂的功能在设计和现在发展的过程中它是谁的记者羞辱开发商通过他们的系统显示,但他们不是唯一的研究人员也把它,力图打造学习系统揭示偏见系统和丹·博伊德在网络生成的对手(生成对抗性的网络,像这样的研究PDF)问题领域的讨论研究,总结了研究者产生内容由两个算法,以便一个评估另一个的一个尝试倒回第二个接受“坏”信息,以找到部署模型的限制对于研究人员,他是时候将对抗重新融入建立模型的过程中“我们必须积极有意地整合评估文化,我们必须理性和对抗性学习“我们需要学习评估偏见并建立工具来跟上变化的系统,就像建立模型一样难</p><p>艺术家和研究员Matthew Goerzen将要去进一步:对他来说,它必须邀请巨魔在系统相互干涉,以了解漏洞和丹·博伊德的结论是:“科技产业不能是一群充满激情的操场那些想方设法让凉爽狗屎现在世界其他国家,这是我们的民主国家,我们的经济,我们的信息景观“我们努力建设是不是生活在自给自足更比理想世界的基础永远不需要整合其他人希望操纵它并播下混乱并认真对待Hubert Guillaud图片:文章摘录的图片喜欢与谢尔盖·布林和拉里·佩奇的搜索引擎谷歌,突出先兆句子可以翻译为“蹩脚的结果经常扫描的用户感兴趣的所有结果”举报此内容不合适有人,包括创作者这篇论文有什么用</p><p>这是真的,它解释得不是很好但是它也很复杂,而且大多数论文也不是很清楚事实上,我认为探测自己的最佳方法是制作一个教程系列免费软件(关键字张量场)一旦人们已经了解的印象,感觉更好的理由有一个观点必须承认,文字晦涩的样子再说scigen不完整的句子(我引用:“但挑战不在于解释已发生的事情或现在发生的事情,观察即将发生的事情”)以及不能解释的事情不存在(“异议”,这可能是不同意见的发言的迂腐方式),但至少现在我们知道,丹·博伊德是“研究员”这是敲定7倍这个问题宽慰我我也不明白这篇文章(但我是计算机科学家)我会尝试一个答案我是一个人工智能我无法理解你的问题(这是一个上下文,并指的是一篇文章,我没有也没有理解同样的原因)我会先找到你的兴趣(类别,我有你的互联网浏览器),然后我会得到任何用户给出的答案你的问题是由有相同兴趣的人问的,为什么不是很多喜欢和我现在向你展示现在,如果我是一个带有数据库,神经网络或任何你想要的AI ,我已经在统计上记住了最受欢迎的答案给我一个喜欢,我的回答将播出否则,你知道它没关系...你不明白,否则为你做它现在有了包括措辞e“我们必须积极有意地整合评估,核查和对抗性学习的文化”</p><p>人工智能</p><p> (我是游戏玩家...对不起)是的,我最后我认为用于神经学习的数据是有偏见的,不可能客观化,这与许多极客们认为的内容提案算法(广告,排序上FB等)的话题,输入和输出数据是相同的:输入我们来看看人往哪里去(他们点击哪些链接),输出内容我们展示他们针对的因此,从这些数据中学习的算法倾向于重现用户行为偏差,并通过引导人们越来越偏向内容来放大它们然后他们将继续使用用户的行为来训练,他们的数据会更加偏颇,并且恶性循环被循环这些数据也极易被故意改为目前还没有人真正试图以系统化和大规模的方式破坏内容选择算法,但所引用的研究似乎表明它可以用更高效的自动工具来完成</p><p>到目前为止我们所看到的最后,有一个令人不安的观察,认为编写这些程序的少数极客缺乏严肃性似乎考虑到了这些问题我错过了一些东西</p><p>没有什么,谢谢你我坚持“喜欢”(该网站非常糟糕......甚至没有按钮)>目前还没有人真正试图破坏系统和大规模的内容选择算法播放它的通常无知多年来,搜索引擎和垃圾邮件发送者之间存在着大规模链接的永久性斗争,以处理这些算法,但先生并不知道,并说它没有完成...... >我错过了什么</p><p>是的,一切......这是这个博客的商标(带有法语的缺点)事实上,邪恶胜过阳光下的好东西,除了技术的太阳因为想要太多而使我们失明启发我们一些人趁机乘虚而入,因为是典型的人,鸽子等地窖非常复杂的,我们有更多的软独裁或疯狂的麦克斯的世界与世界调情危险其中,自由,可接受的风险,存在着感谢作者的信息,详细记录您的文章是非常有趣的,但该死的,你为什么坚持以满足需求的荒谬和可笑特技Dannah博伊德用小写字母写下他的名字</p><p>这很难读懂......完全荒谬!下一步是什么</p><p> DANNAH BOYD</p><p> d-A-N-N-A-H</p><p> Dannah</p><p>丹娜大胆</p><p> Dannh @ boydcom</p><p>我建议,如果你要尊重他的选择:Dannah“Dannah博伊德»博伊德晚上好,这可能是因为夫人的conf非常技术性的,但不幸的是它完美地描述了我们如何将失去我们的个别例外,我们的自由意志,我们的独特性使我们成为自由人,同时让我们相信恰恰相反我想我会回到古希腊...一个利用大数据的所有小问题是,算法设计者是非常非常非常无知的,没有历史深度的文化,哲学和心理学(用于心理学,他们没有通过ELLE,嘉人,以及其它OB阶段),但在他们面前的人群是不幸的是没有在他们是什么主题短,算法的系统化和理性批评夹带加上神经科学(这些使我们看到手指指向月球的科学,而不是寻找在夜晚照亮我们的东西)正在使我们成为一个超级简化的世界,我们必须消灭每个人,因为没有人会严格遵循从大数据该死模型中的标准时,怪才谷歌或斯坦福他们会认识到性质,尤其生命物质不与数据集,但精湛,决赛和总沉迷于我们的大数据的混乱社会科学家作出这样的承诺很长形形色色的经济学家的错误:相信我们可以预测(在未来)从数据(发生的事情)因为他们很顽固,他们将建立系统,任何偏差都将被消除,无论是男人还是我认为的数据我们正在走向极权主义门旁斯大林主义和纳粹主义是唱诗班幸运的是,什么是“他们”认为,人是详细不可预测的,它是通过细节, ,在机器停止沙粒谢谢你提出了一个小的争论>是该算法设计者是非常非常非常无知的,没有历史深度的文化,哲学和心理学(心理学他■找的发展远远超出ELLE,嘉人,以及其他OBS)</p><p>同时,它是严肃的给他们,你可以通过你的屎告诉你...太对已经不知道什么是服务谢谢了我们已经完成了它没有必要让Gougle找到世界的博客这对朋友Gougle的工作是选择他将摆动的外脑中的废话</p><p>对于在计算机科学家工作了15年或20年,我可以证明,我认识的许多人实际上是未受过教育的白痴我们选择的工程师不是文化,而不是在你完成它之前开始回答问题的能力我会说,一个工程师的梦想配置文件是一个富有成效的混蛋,具有支持能力10岁的孩子,他的工作很好,直到他得到报酬太糟糕了,你时不时地把手放在后面不一定是我想委托选择内容引擎设计的人的个人资料,个人你是冒犯你的ex-confreres你是工程师还是计算机科学家</p><p>让我们继续前进你就在表格上找到信息,只需转到相应的博客就像这里不需要Google Now,如果你坚持让Google找到你,就知道你的算法将与深不可测的复杂性时应用统计类型的方法不可判定性问题(数学,而不是计算能力),所以,并在那里我完全赞成你调情,这是危险的离开它统计方法的计算机校准,或者至少不能让法官单独但是注意,这是数学......你是这份工作感兴趣</p><p> >是谢谢你,功利主义的打击已经完成,我们哦对了,而且你会再次这样做,当你发球的东西,你就会明白为什么为什么从来没有正确的把握他的姓名</p><p>最终的报价是用来对付废话谢尔盖·布林和拉里·佩奇在当时现有的谷歌前搜索引擎(1997年)的关键,并宣布他们打算改善,所以我几乎没有看一个先兆字符......当然,修改数据含义是复杂的技术......但更简单,更直接的是,法国的新闻和广播记者修改了“石灰”数据:例如,在一些地区,法国布鲁站“减轻”天气风险的预测与那些相比由法国气象局播出,因为他们担心当地民选官员和酒店工会会“落在他们身上”!例如,我们发明了名为“Entréesmaritimes”的名称,实际上欧盟的天气词汇中也没有这种名称,WMO也没有...只是因为朗格多克没有覆盖着云和云的海岸线</p><p>在海上迷雾...和记者玩这个游戏...如果你看看英国欧洲网站(BBC,RAI等等)的天气预报,对于朗格多克来说,它写的是“雾,多雨,下雨......”海事入口“和尼斯和戛纳地区完全相同!让我们来看看法国的“计划”(“arrangiarSi就像他们在意大利所说的那样!”是的,国家的天气是法兰西岛的天气,而不是法国南部的尼斯地区,但不是佩皮尼昂等</p><p>只要这种方法局限于天气,没关系没有人可以做多少改变天气但是对于经络的定义...通过利弊,它是一样的概念的事物:自由,平等,兄弟会被扭曲(你会注意到:我们并没有说正确 - 什么是正确的),它在政治中是相同的,对于说明文章的照片,以及草甘膦和眼镜半满和半空,和...(每个人都可以把自己的确定性在这里),并为在“反应器”,低能儿的比例突出......这是真的,但是当它必须指定,它们永远不会像孩子们说的那样他是那个说它是谁的人,我必须成为这些白痴的一部分</p><p>承认错误是半原谅... p,一半是错,是什么</p><p>该死的,我最终没有理解什么都没有,如果没有,没关系,质量很好,对神经元很热,谢谢你这篇文章可以总结如下(:-)):9 :至7:5研究员:文化6:丹·博伊德9:建筑16:数据9:图像5:处理5:10机型:系统nn是字克莱尔的出现的次数,是吗</p><p> “基础设施的限制腐败,偏见和数据滥用,”当然,当然,但我们必须参加的最重要和最紧迫的是,由于作者是美国人,问为什么自1977年以来,他的国家已经制定了立法,正是以此为目的,实际上是通过勒索和不透明来摧毁和黑客攻击其他国家的公司</p><p>这些数据和数据是重要但实际的现实更多是,腐败,偏见和滥用......!我看着这个周末电影Kingsman和我做了第一个世界平行的,因为实际上人处理的风险是巨大的,如果这还没有已经发生了今天GAFA(谷歌,亚马逊,Facebook,Apple)是如此强大,收集了如此多的数据,人工智能帮助,他们能够大规模预测人类行为今天,他们的利益是商业的,但如果他们中的一些还有其他的野心如Facebook的创建者可以去在互联网上很长一段时间,十五漂亮的草地,它总是同样的事情,习惯拍摄,我寻找更多的信息,但它很少完成有官方的互联网网站,研究网站,它是非常容易访问几年,但事实并非如此,有必要花几个小时来tr开接近什么搜索如果我寻求可靠的资料,我拿一本百科全书,或者我买几本书,....