机器学习和分割的大脑- AI企业2019，韩国

人类的大脑已经发展到支持两种完全不同的思维方式:专注和整体。卡塔尔世界杯欧洲预选赛赛程表例如，当野生动物进食时，它们专注于获得最多汁、最绿的新叶，同时对环境保持广泛的警惕，以扫描危险。

大脑的这种分裂性质允许集中思考，以及发展一个更全面的观点。即使是机器学习和人工智能的最先进水平仍然高度集中——尽管在自动驾驶汽车、机器翻译、计算机视觉等方面取得了重大进展，但最好的算法仍然只能执行非常狭窄的定义任务。

数据科学的实践本身可以是狭隘的，也可以是整体的。通常情况下，数据科学家认为算法、手工构建神经网络或调整模型性能是他们工作中最性感的部分。但是，一旦自动机器学习成为最好的模型构建者，会发生什么呢?然后，数据科学家的狭隘角色必须变得更加全面。数据科学家必须通过选择包含信号的数据源来增加价值，并解释结果的有效性。

此外，数据科学家必须确保他们意识到自己工作的影响，牢记隐私、安全和包容性等道德问题。

在这次演讲中，Tareef Kawaf探讨了这些问题，并讨论了RStudio如何解决一些非常具体的数据科学痛点，以及如何从整体上考虑未来英格兰vs伊朗让球的软件开发。