2016-06-24 TalkingData 锐眼看世界：Netflix、智能设备、InMobi、Data Science
23 Jun 2016 Netflix AI InMobi Data Science
本期带来 Netflix Prize 百万美元算法被弃用；智能设备的能力分级；InMobi 越权收集数据被上诉；以及统计学实践应遵循的十条基本准则。
数据科学奇闻轶事之 Netflix Prize: 百万美金算法被弃用的背后
大数据应用的先驱之一，网络视频公司 Netflix 在2006年举办了 Netflix Prize，出价 100 万刀重金悬赏能提高当时影片推荐精确度的算法。这个大奖最终由名叫“BellKor’s Pragmatic Chaos”的团队在辛苦尝试了两年之后摘得，该团队的算法综合了上百种预测模型，终于达到了 Netflix 要求的精确度。然而，冠军算法却由于太过复杂、应用成本太高而被 Netflix 弃用。在 Netflix 介绍自己影片推荐系统的博文中，冠军算法仅用一小段带过，难掩巨额奖金换来的尴尬。算法的实用性与完美度，究竟该如何权衡？
原文链接：Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars (Part 1)
【科普】智能设备到底有多智能？
各种各样的 AI 黑科技正以惊人的速度充斥着我们的眼球，但要真正的利用 AI 取代人力劳动、解决实际问题，企业需要深入了解 AI 的能力才行。在下面这篇博文中，作者将 AI 的发展分为四个阶段并做出了详解，这四个阶段为：只能为人类完成支持性工作 -> 可以自动化反复作业 -> 可以感知周边环境并进行机器学习 -> 拥有自我意识。
原文链接：Just How Smart Are Smart Machines?
【新闻】InMobi 因未经许可收集位置信息被上诉
InMobi 未经用户许可，通过WiFi地址收集关联用户位置信息而被上诉。事后，InMobi 同意将向美联邦贸易委员会支付 95 万美元罚金以解决这次纠纷。在美国，通过 WiFi 构建设备位置数据网似乎已经遇到了监管障碍。
原文链接：InMobi sued for collecting location data without consent
【观点】十条准则让统计学更实用
卡耐基梅隆大学统计教授 Robert Kass 带来十条数据科学家应该遵守的基本准则。浅显易懂的道理往往最容易被遗忘，让我们一起再来熟悉一遍吧！
原文链接：Ten Simple Rules for Effective Statistical Practice
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