새 제출자 kodiaktau는 "최근 발표 논문이 데이터 세트는 학습 알고리즘을 개선할 수있는 방법이 큰 설명 쓰기 있지만, 연구자들은 지적은 아직 결론을 내리기 전에 편견과 incompleteness을 고려해야합니다. 용지도 이들을 관리하는 책임을 비즈니스 관행에 대한 필요성에갑니다 데이터 집합. "큰 데이터가 필요로하는 모든 것을 철학의 출현이있었습니다. 우리는 사실, 숫자 스스로 이야기하지 않는 것이 좋습니다 것입니다." 전체 신문은 SSRN를 통해 사용할 수 있습니다 특히 중요한 그들의 주장에도 거대한 데이터 세트는 수 있으며, 필터 또는 그것을 해석하는 분석가에 의해 영향을받을 것이다 '[연구 공동 저자 케이트 크로포드] 메모 많은 대형 데이터 세트.. - 특히 사회적인 데이터 - 과학적 탐구를 지원하기 위해 의무가 없습니다 회사에서 온 데이터에 대한 액세스 권한을 얻는 것은 특정 유형의 연구를 수행하지 않음으로써 그것을 지불하거나, 회사가 행복하게 유지하는 뜻 수도 ' "..
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