体积游戏:大数据书评——大小重要还是小数据重要

对大数据的看似轻松的介绍,其中人工智能进行了繁重的思考

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大数据:规模重要吗?
作者: 蒂曼德拉·哈克尼斯
出版商: 布鲁姆斯伯里西格玛
页数: 304
价钱: 499



小数据:揭示大趋势的微小线索
作者: 马丁·林斯特罗姆
出版商: 阿歇特印度
页数: 245
价钱: 399



垂枝樱花雪喷泉矮人

对喜剧演员和数学传播者蒂曼德拉·哈克尼斯 (Timandra Harkness) 的书封面上提出的问题的简短回答是:当然,大小并不重要。除了在《金刚》和《哥斯拉》电影中,这从来都不重要。在所有其他事情中,重要的是方法。大数据方法由大量分布式和并行化的存储和处理策略定义。数据集的大小是次要的,但当卷超频时,事情真的开始嗡嗡作响。



Harkness 有着令人愉悦的轻松触感,他指出,那里的数据量——她将其想象为装在机场行李手推车上的手提箱中的 TB 级硬盘——增长速度如此之快,以至于数据在出现时已经过时了。发表。任何在逻辑上与其他任何事物相关的事物都在生成数据,经济体现金越稀缺,这些联系就越丰富。如果通过连接到银行帐户和手机号码(不断报告呼叫和位置数据)的电子钱包为旅行卡充值,则会生成足够的数据来描述所有者的身份。

随着物联网的出现,曲线将变得更陡峭。联网汽车、冰箱、行李标签、运输托盘等将生成泡沫等数据,并且正在编写算法来挖掘它。这就是传统统计方法和大数据方法之间的主要操作区别:后者完全依赖于人工智能,它会随着过程的进行学习。您首先在模式识别的基础上指导它,随着它自身的改进,理论上它应该达到一个点,它可以通过数据海洋寻找模式,而这些模式是您没想到但会感兴趣的。



有趣的是,品牌大师 Martin Lindstrom 的人类智慧寻找了相当相似的模式。由于它们是从相当小的样本集中挑选出来的,他的结论可能被视为轶事或洞察力,这取决于它们的效用。第一类是他的非凡观察,即机场里穿着合身的商务旅客往往将登机牌朝下放在口袋里。因为他们想隐瞒他们是飞行经济的事实。这具有极好的娱乐价值,但没有实用性。这一荣誉归功于 Lindstrom 的观察,这显然扭转了乐高的局面,乐高正因数字游戏提供的即时满足而失势。他问一位 11 岁的乐高迷,他最珍贵的财产是什么。原来是一双磨损得恰到好处的旧运动鞋,向世人宣告他们的主人是一名冠军滑板手。从满足感开始,乐高将注意力转向了可见的成就证明,例如即使是成年人也能玩的昂贵的千禧猎鹰模型。



不需要大量水的植物

有见地,Lindstrom 不信任大数据。因为有一天,人工智能将取代人类大师。模式识别比洞察力更可靠。这是机器正在学习的人类与生俱来的技能。哈克尼斯提到了英国流行病学家约翰·斯诺的开创性工作,他使用统计技术将 1854 年伦敦霍乱爆发追溯到苏荷区的一个手动泵。今天,人工智能处理谷歌对医疗建议的搜索,他们从中绘制出即将到来的流行病的波前,为医疗服务提供战略深度。大数据已经被企业和政府使用,并将以难以想象的方式影响我们的世界。如果它是善良的,人类洞察力的空间就会存在。