Мир данных

Почему за каждым применением ИИ стоят данные и чем догадка отличается от вывода по данным.

~30 мин

Среднее значение и выброс: почему один рекордсмен искажает картину и мало опросить троих.

~30 мин

Зачем данные раскладывают по признакам и что нужно ИИ, чтобы отличить кошку от собаки.

~30 мин

Визуализация данных: какая диаграмма для какой задачи и почему мозг читает картинку быстрее таблицы.

~30 мин

Тренд и цикл: как отличить устойчивый рост от повторяющегося колебания в ряду наблюдений.

~30 мин

Откуда берутся данные: наблюдение, опрос, фотоловушка — и почему одного источника мало.

~30 мин

Ловушки в данных: маленькая выборка, сломанный прибор и заинтересованный в результате заказчик.

~30 мин

Корреляция не значит причина: мороженое и оценки, пожарные и ущерб, счастливые носки команды.

~30 мин

Что такое большие данные и почему прогноз строят по десяткам тысяч точек, а не по одной.

~30 мин

Откуда берётся несправедливость алгоритма: предвзятость отбора и данные, отражающие старые правила.

~30 мин

Зачем игре доступ к камере и контактам, что считается личными данными и чем платят за бесплатное.

~30 мин

Собственное исследование от вопроса до вывода: как поставить вопрос, собрать данные и проверить себя.

~35 мин