पहले गिनो, बाद में जटिल बनाओ

गणना करना ही डेटा विज्ञान में सबसे शक्तिशाली विश्लेषणात्मक तकनीक है क्योंकि यह इतना सरल है और कई मामलों में इसकी उपेक्षा की जाती है।

संकेत नहीं शोर। तो आमतौर पर, जब भी मैं लोगों को नौकरी पर रखता हूं, मैं स्मार्ट लोगों को रखना चाहता हूं और उनके रास्ते से हट जाना चाहता हूं। लेकिन सबसे बड़ी चीज जिस पर मुझे ध्यान देना है वह यह है कि आपका विचार प्रक्रिया डेटा के संबंध में क्या है?

यह 'पहले' से पारंपरिक डेटा विज्ञान दृष्टिकोण से संबंधित है, और 'भ्रमित' से AI उत्पादों के लिए विशिष्ट मूल्यांकन विधियों की आवश्यकता या मानक डेटा विश्लेषण पर चर्चा का संदर्भ है।

यह पहले जैसा ही डेटा विज्ञान है, और मुझे लगता है कि यही भ्रम पैदा कर रहा है कि 'हे, हमें डेटा विज्ञान सोच की जरूरत है,' और एआई उत्पाद में उसी तरह की सोच की मदद मिलती है जैसे कि किसी भी उत्पाद में होती है मेरा नजरिया है।

"इस सहमति" से मतलब है कि कैसे एक एआई जज प्रणाली मानव मूल्यांकनकर्ताओं के साथ कितनी बार सहमत होती है।

काफी लोग सीधे इस समझौते पर चले जाते हैं। वे कहते हैं, 'ठीक है, मेरा जज मानव से कुछ प्रतिशत समय पर सहमत होता है।' यह आकर्षक लगता है, लेकिन यह एक बहुत ही खतरनाक मीट्रिक है उपयोग करने के लिए, क्योंकि कई बार त्रुटियां, वे केवल लंबी पूंछ पर होती हैं और वे इतनी आमतौर पर नहीं होतीं।