Cuenta primero, complica después

El conteo básico es la técnica analítica más poderosa en ciencia de datos porque es tan simple y a menudo se subestima.

Señal, no ruido. Así que típicamente, cuando contrato a la gente, quiero contratar a personas inteligentes y dejarlas trabajar. Pero lo más importante en lo que quiero enfocarme es en su proceso de pensamiento cuando se trata de datos.

'Antes' se refiere a los enfoques tradicionales de ciencia de datos, y 'la confusión' se refiere al debate sobre si los productos de IA necesitan métodos de evaluación especializados versus análisis de datos estándar.

Esta es la misma ciencia de datos de antes, y creo que eso es lo que está causando la confusión, 'Oye, necesitamos pensamiento de ciencia de datos', y los productos de IA son útiles para tener ese pensamiento en productos de IA, como lo es en cualquier producto, esa es mi opinión.

'Este acuerdo' se refiere a medir qué tan a menudo un sistema de jueces de IA está de acuerdo con los evaluadores humanos al evaluar las salidas de los modelos de IA.

Mucha gente va directamente a este acuerdo. Dicen: 'Bueno, mi juez está de acuerdo con el humano en cierto porcentaje del tiempo'. Eso suena atractivo, pero es una métrica muy peligrosa de usar, porque muchas veces, los errores solo ocurren en la cola larga y no suceden con tanta frecuencia.