Воспитание ребенка vs Машинное обучение: сравнивает молодая мама

[fogx]

Мужчин не просто больше, у них выше success rate. Что определяется исключительно историческими факторами, в отличие от результатов в спорте, где это просто биология.

Вот эту мысль не могли бы развернуть?
Почему «просто биология» помогает мужчинам добиваться больших успехов, например, в шахматах, но точно никак не помогает в IT?

[AlexTOPMAN]

Кроме того, женщины много чаще используют аргументирование не фактами, а выводами (то, что мужчины и называют «женской логикой»). В алгоритмировании такая стратегия, как и в остальной жизни, приводит хоть и к более быстрым результатам вообще (за счёт опускания этапа верификации каждого вывода нужным набором неоспоримых фактов), но ожидаемо к менее качественным в точных науках. Это значит и более быстрое накопление степени критичности ошибок, к чему почти вся работа в сфере ИТ крайне чувствительна. Отсюда и ниже результативность. Пока. Вопрос лишь во времени на подстройку формата своего мышления. Обратите внимание на то, насколько логика аргументирования у ИТ-женщин более близка к традиционной мужской логике (основанной на понятиях ложь-истина).

[dkondratiev]

Хорошее замечание, алгоритм правда честно нашел существующую корреляцию. Здесь отлично подходит аналогия алгоритма с ребенком. Если ему нужно было посмотреть на резюме и сказать, будет ли человек принят на работу, то он просто скопировал предвзятость тех, кто просматривал резюме и принимал решения. Научился у "родителей".

Я бы сначала поискал менее радикальное решение, чем полный отказ от исторических данных. Если предположить, что ситуация улучшается, то можно для начала взвесить наблюдения так, чтобы более новые получали больше веса в модели.

[Tachyon]

Отсутствие здравого смысла, вероятно, причина №1, почему машины пока не готовы захватить мир.

<sarcаsm>
Думаю что захватывать им и не нужно, просто уничтожат. С этим и проблемм меньше, и ''мозгов'' надо не так много
</sarcаsm>