Поймите препятствия на пути изучения науки о данных, с которыми сталкиваются пользователи средств чтения с экрана, в том числе слабовидящие, и найдите пути улучшения.
Осведомленность о проблемах
С выдающимся развитием технологии искусственного интеллекта все чаще обсуждают разнообразие, окружающее эту технологию. Однако, несмотря на то, что было много разговоров о разнообразии данных и результатов обучения, я чувствую, что не было много дискуссий о разнообразии среды, в которой люди изучают технологию. Я надеюсь, что в будущем будет больше дискуссий о доступности среды разработки ИИ.
На самом деле, в области науки о данных, лежащей в основе технологии ИИ, есть много вещей, которые необходимо интерпретировать визуально, например, аналитические методы и учебные материалы. Таким образом, наука о данных является очень сложной областью для людей с нарушениями зрения, которые используют программы чтения с экрана для работы с компьютерами, не полагаясь на зрение.
В этой статье я хотел бы дать краткий обзор статуса доступности среды разработки и учебных материалов, связанных с наукой о данных, а также представить мои проекты по улучшению, особенно те, которые связаны с методами анализа с использованием среды визуализации графов данных и среды анализа, которые я думаю являются проблемами.
Доступность различных инструментов разработки
Visual Studio Code, популярный редактор программирования, имеет оптимизированный режим чтения с экрана в качестве стандартной функции, а среда, окружающая программирование, значительно улучшилась по сравнению с прошлым, что является очень хорошей тенденцией. С другой стороны, с точки зрения ноутбуков - как среда анализа, которая необходима для науки о данных, есть много частей, где доступность недостаточна по сравнению с обычными веб-сайтами, и я думаю, что ее все еще сложно использовать. Тем не менее, Google Colab может работать на определенном уровне с некоторыми усилиями, и есть некоторые признаки улучшения для более популярного Jupyter, поэтому я думаю, что мы можем ожидать большего улучшения в будущем.
Специальные возможности кода Visual Studio
Протоколы совещаний JupyterLab по специальным возможностям
Учебные материалы
В настоящее время многие книги по науке о данных, такие как статьи и технические статьи, доступны в Интернете и могут быть прочитаны с помощью программы чтения с экрана. Кроме того, математические формулы, которые необходимы для науки о данных, можно понять с помощью программы чтения с экрана, если они написаны на MathML. Однако, как и в случае с обычными веб-сайтами, все еще бывают случаи, когда доступность недостаточна. В частности, в науке о данных существует много объяснений, основанных на иллюстрациях, поэтому, как правило, существует множество моментов, которые необходимо учитывать для обеспечения доступности. Я надеюсь, что это будет улучшено по мере улучшения технологии общего доступа.
Визуализация данных и другие методы анализа
Одной из самых больших проблем доступности науки о данных, которую вряд ли удастся решить с помощью улучшений в других областях, является проблема аналитических методов, основанных на зрении, таких как графическая визуализация данных. Кроме того, в последние годы, когда стало обычной практикой нацеливаться на большие объемы данных, будет довольно сложно добиться результатов, просто проверив отдельные необработанные данные в качестве альтернативы. Возрастает важность таких методов, как визуализация данных и быстрый многогранный анализ, в бизнесе, науке и во всех других областях. В этом контексте важно использовать различные способы анализа данных, которые не полагаются на зрение, чтобы не допустить, чтобы слабовидящие остались позади в обществе данных.
Первый шаг к улучшению
Сначала я разрабатываю инструменты, чтобы как минимум улучшить доступность, чтобы иметь возможность изучить типичный учебник по науке о данных с помощью программы для чтения с экрана. Поступая таким образом, я считаю, что по мере того, как количество людей с нарушениями зрения, которые могут изучать науку о данных, будет постепенно увеличиваться, проблемы будут постепенно выявляться, а улучшение будет ускоряться.
Чтобы быть более подробным, я начал с Google Colaboratory, который часто используется для публикации руководств по науке о данных, и разработал библиотеку для определения визуальных изменений, возникающих в результате операций.
Как только я смог работать с основными операциями, я приступили к основной задаче по озвучиванию графических данных.
В прошлом, когда я пытался преобразовать графические данные в звук, я получил отзывы о том, что они хотели бы иметь возможность проверять данные в интерактивном режиме, как это делает специалист по данным, а не просто воспроизводить аудиоданные, поэтому я разработал инструмент что позволяет пользователям проверять данные графика, отслеживая их с помощью сенсорной панели или мыши. Это позволило детально сравнить данные и расширить область анализа данных.
И теперь, когда я разработал прототипы базовой среды обработки данных и методов анализа для слабовидящих, я также могу подготовить учебные пособия по базовому машинному обучению и продвинутому глубокому обучению.
Это все еще прототип, но я хотел бы продолжать улучшать его, получая различные отзывы. Я также был бы рад найти соавторов, если это возможно. Ниже приведены ссылки на страницы, где доступны различные библиотеки и учебные пособия.
На пути к доступности для ИИ
Если вы знаете пользователей программ чтения с экрана, которые заинтересованы в изучении науки о данных, надеюсь, вы расскажете им об этом проекте. Кроме того, этот проект все еще находится на ранних стадиях выпуска с открытым исходным кодом, поэтому я был бы очень рад получить любую обратную связь, не только проблемы и вопросы, но также идеи и советы.
Возможно, это пригодится вам, когда вы станете слабовидящими в будущем, или, возможно, пробудит талант, спрятанный в слабовидящих. Я надеюсь продолжить свои усилия по расширению границ всех этих возможностей. Было бы очень обнадеживающе, если бы вы могли поддержать меня. Спасибо!
Примечание. Это не означает, что я считаю текущую доступность достаточной, и я был бы признателен, если бы не было недоразумений. Я считаю, что доступность в конечном итоге должна быть направлена на уровень качества, при котором не имеет значения, есть ли у человека инвалидность или нет, но то, к чему я стремлюсь в этом проекте, — это этап, на котором я пытаюсь исследовать горную тропу, где даже узкого пути вообще не существует.
