Черный ящик мышления-учись трудным вещам-

Предположим, вы хотите узнать, как работает функция, метод или логика, не углубляясь в детали, что означает абстрагирование от мелочей, из которых состоит то, что вы хотите изучить (как правило, это сложно изучить за короткое время) и рассмотрение Большая фотография.

Определение

В научных исследованиях социальный процесс черного ящика основан на абстрактном понятии черный ящик. Цитируя Бруно Латура, черный бокс — это «способ, которым научная и техническая работа становится невидимой благодаря ее собственному успеху. Когда машина работает эффективно, когда дело улажено, нужно сосредоточиться только на ее входах и выходах, а не на ее внутренней сложности. Таким образом, как это ни парадоксально, чем больше преуспевают наука и технологии, тем более непрозрачными и туманными они становятся.

Черный ящик. (2022, 10 октября). В Википедии. https://en.wikipedia.org/wiki/Черный бокс

Давайте разберемся на примере-1

Вы начинающий программист и ищете способ сортировки элементов списка в определенном порядке (по возрастанию или по убыванию) в Python.

Известный метод, который приходит на ум, — это метод sort. Давайте узнаем, что он делает, используя обычную стратегию против черного ящика.

Обычная стратегия (понимание того, как работает алгоритм сортировки, а затем использование уже реализованной сортировкиметод или определение собственного метода/функции)

плюсы:

• больше понимания
• повышает ваши навыки решения проблем
• понимание того, как все работает, вместо того, чтобы просто потреблять

минусы:

• кропотливый
• немного страшно новичкам учить сложные вещи
• трудно объяснить (особенно для непрограммистов)

Стратегия черного ящика

В этой стратегии мышления мы будем смотреть на общую картину, а не объяснять в деталях, как работает алгоритм/логика, мы сосредоточимся на вводе и выводе.

Это легко объяснить новичкам и даже непрограммистам, что экономит время и силы.

# define your list of numbers
lst = [100,-7,0,-10,1000]

# sort list & output results
lst.sort()

print(lst)

выход

[-10, -7, 0, 100, 1000]

объяснять!

Понял, да? (дайте мне знать в разделе комментариев!)

плюсы:

• Экономит время
• Легко объясняйте сложные понятия
• Сделайте обучение менее страшным.
• Как ученый данных, инженер по машинному обучению, вы можете легко говорить на одном языке с деловыми людьми, поэтому объясните свои выводы более простым и понятным способом.

Давайте разберемся на примере-2

Область машинного обучения полна алгоритмов и сложных визуализаций, функций и статистики, которые необходимо освоить, чтобы вы могли хорошо работать в этой области, но как мы можем объяснить машинное обучение как концепцию человеку, не имеющему опыта работы с данными?

Нормальная стратегия (глубокое погружение в технические концепции машинного обучения, а также попытка объяснить, как работает каждый алгоритм машинного обучения в дополнение к статистике и визуализациям, что приводит другого человека в замешательство и делает его пугающим!)

Это то же самое, что показать вам изображение ниже (предположим, вы пришли из области, не связанной с данными) и ждать, пока вы поймете машинное обучение.

Стратегия черного ящика

В этой стратегии мышления мы будем смотреть на общую картину, а не объяснять в деталях, как работают алгоритмы машинного обучения, мы сосредоточимся на вводе и выводе.

Это легко объяснить новичкам и даже непрограммистам, что экономит время и усилия.

Итак, здесь я просто скажу, что Машинное обучение — это подмножество Искусственного интеллекта, основанное на данных для изучения шаблонов. em> и обнаружить тенденции, чтобы придумать математическое (или нет) моделирование данных, после чего мы скормим ему новые данные для получения новые результаты.