Scienza dei dati responsabile

Recensioni dei lettori

Il libro “Responsible Data Science” è una risorsa rivolta a data scientist e manager, in particolare in settori come i servizi finanziari e le industrie biotecnologiche. Discute i pregiudizi e le scorrettezze negli algoritmi di IA, offrendo strumenti pratici per l'implementazione e la verifica etica. Sebbene contenga prospettive interessanti, alcune critiche sottolineano che alcune parti sono troppo introduttive o ripetitive e mancano di profondità in alcune aree.

⬤ Fornisce strumenti utili per evitare danni nell'impiego dell'IA.
⬤ Offre consigli pratici per implementare e verificare i modelli di apprendimento automatico.
⬤ Include un'avvincente narrazione che istruisce sulle pratiche responsabili dell'IA.
⬤ Guida mirata per scienziati dei dati e professionisti.
⬤ Evidenzia le implicazioni etiche delle applicazioni della scienza dei dati.

⬤ Contiene troppo materiale introduttivo e alcune sezioni sono ripetitive.
⬤ Manca di profondità e specificità nella discussione di argomenti critici.
⬤ Alcune parti tecniche potrebbero non avere un'applicabilità generale.

(basato su 6 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Responsible Data Science

Contenuto del libro:

Esplora i problemi etici più gravi nella scienza dei dati con questa nuova risorsa perspicace.

La crescente popolarità della scienza dei dati ha portato a numerosi casi ben pubblicizzati di pregiudizi, ingiustizie e discriminazioni. L'impiego diffuso di algoritmi "a scatola nera", difficili o impossibili da comprendere e spiegare anche per i loro sviluppatori, è una fonte primaria di questi danni imprevisti, che fanno apparire sinistre, se non addirittura pericolose, le moderne tecniche e i metodi di manipolazione di grandi insiemi di dati. Se messi nelle mani di governi autoritari, questi algoritmi hanno permesso la soppressione del dissenso politico e la persecuzione delle minoranze. Per evitare questi danni, gli scienziati dei dati di tutto il mondo devono capire come gli algoritmi che costruiscono e utilizzano possano danneggiare alcuni gruppi o essere ingiusti.

Responsible Data Science offre una trattazione pratica e completa su come implementare soluzioni di data science in modo equo ed etico, riducendo al minimo il rischio di danni indebiti a membri vulnerabili della società. Sia i professionisti della scienza dei dati che i manager dei team di analisi impareranno a:

⬤ Migliorare la trasparenza dei modelli, anche di quelli a scatola nera.

⬤ Diagnosticare distorsioni e iniquità all'interno dei modelli utilizzando più metriche.

⬤ Verificare i progetti per garantire l'equità e ridurre al minimo la possibilità di danni involontari.

Perfetto per i professionisti della scienza dei dati, Responsible Data Science si guadagnerà un posto nella libreria di manager, sviluppatori di software e statistici con una spiccata inclinazione tecnica.