İlk önce sayın, sonra karmaşıklaştırın

Temel sayma, veri biliminde en güçlü analitik tekniktir, çünkü çok basittir ve birçok durumda hak ettiği değeri görmez.

Gürültüden çıkarılan işaret. Dolayısıyla, genellikle insanları işe alırken, akıllı insanları işe almak ve onlara yol vermek isterim. Ama üzerinde en çok odaklanmak istediğim şey, verilerle ilgili düşünce süreciniz ne?

'Önceki' geleneksel veri bilimi yaklaşımlarına işaret ediyor ve 'karışıklık' AI ürünlerinin özel değerlendirme yöntemleri mi yoksa standart veri analizi mi gerektirdiği tartışmasına işaret ediyor.

Bu, daha öncekiyle aynı veri bilimi, ve sanırım karışıklığa neden olan da bu, 'Ey, veri bilimi düşüncesine ihtiyacımız var' ve AI ürünlerinde de bu düşünce faydalı, standart veri analizinde olduğu gibi, benim görüşüm bu.

'Bu uzlaşma' AI hakem sistemi ile insan değerlendiriciler arasındaki uyumun ölçülmesine işaret ediyor.

Pek çok kişi doğrudan bu uzlaşmaya gidiyor. 'Tamam, benim hakimimiz insanla ne kadar sık anlaşıyor?' diyorlar. Bu cazip geliyor, ama çok tehlikeli bir ölçü, çünkü çoğu zaman hatalar, yalnızca uzun kuyrukta oluyor ve sık sık gerçekleşmiyor.