Книжковий інтернет-магазин Наш Формат
Безкоштовна доставка

Безкоштовна доставка замовлень від 1000 грн.

Побажання
Кеті О'Ніл

Книга «Weapons of Math Destruction. How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy»

Тип книги:

Паперова 403 грн
Рейтинг: 4.8
Книга в наявності
Відправка: 01.04.2020
Характеристики
Автор Кеті О'Ніл
Видавництво Penguin Books
Рік видання 2017
Палітурка м'яка
ISBN 9780141985411
Кількість сторінок 272
Мова англійська
Категорії Non-fiction іноземними мовами Сучасні технології
Артикул 910456
Кеті О'Ніл - «Weapons of Math Destruction. How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy»
Ціна
403 грн
+
-

Кур’єрська доставка в межах Києва

(окрім Столичного Шосе)

До відділення "Нової пошти"

у Вашому місті

До відділення Укрпошти

у Вашому місті

До відділення Justin

у Вашому місті

Міжнародні відправлення

(авіа-транспортом або наземним шляхом)

Самовивіз

Склад, пр. С. Бандери (проспект Степана Бандери, 6, Київ, Україна, 02000)

Магазин "Наш Формат" (провулок Алли Горської, 5А, Київ, Україна)

Повернення товару

Відповідно до Постанови Кабінету Міністрів України від 19 березня 1994 р. №172, друковані видання належної якості обміну (поверненню) не підлягають.

Готівкою при отриманні

Банківською карткою VISA / MasterCard

LiqPay (Приват24)

Попередня дата відправки:
В середу (01.04.2020)
Доставка:
Безкоштовна доставка замовлень від 1000 грн.

Про що книга «Weapons of Math Destruction. How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy» автора Кеті О'Ніл

New York Times Bestseller

'Fascinating and deeply disturbing' - Yuval Noah Harari, Guardian Books of the Year

'A manual for the 21st-century citizen... accessible, refreshingly critical, relevant and urgent' - Federica Cocco, Financial Times

A former Wall Street quant sounds an alarm on the mathematical models that pervade modern life - and threaten to rip apart our social fabric

We live in the age of the algorithm. Increasingly, the decisions that affect our lives - where we go to school, whether we get a loan, how much we pay for insurance - are being made not by humans, but by mathematical models. In theory, this should lead to greater fairness: everyone is judged according to the same rules, and bias is eliminated.

And yet, as Cathy O'Neil reveals in this urgent and necessary book, the opposite is true. The models being used today are opaque, unregulated, and incontestable, even when they're wrong. Most troubling, they reinforce discrimination. Tracing the arc of a person's life, O'Neil exposes the black box models that shape our future, both as individuals and as a society. These "weapons of math destruction" score teachers and students, sort CVs, grant or deny loans, evaluate workers, target voters, and monitor our health.

O'Neil calls on modellers to take more responsibility for their algorithms and on policy makers to regulate their use. But in the end, it's up to us to become more savvy about the models that govern our lives. This important book empowers us to ask the tough questions, uncover the truth, and demand change.

Згорнути

Відгуки Новий

Поділіться своїми враженнями!
Залиште свій відгук
Книгомани завжди мають свою точку зору і полюбляють ділитись нею. Залишайте відгуки та рецензії на цю книгу для майбутніх покупців. Заздалегідь дякуємо!
Будь ласка, оцініть даний товар!
Схожі товари

Кевін Митник

Мистецтво залишатися непоміченим....
235 грн
Книга в наявності

Ендрю Макафі, Ерік Брінйольфссон

Машина, платформа, натовп
260 грн
Палітурка: тверда Книга в наявності

Том Фоусет, Фостер Провост

Data Science для бізнесу. Як...
325 грн
Рік видання: 2019 Палітурка: м’яка Книга в наявності
BIG DATA. Зброя математичного...
214 грн
Книга в наявності

Кеті О'Ніл

BIG DATA. Зброя математичного...
214 грн
Книга в наявності
Вхід до особистого кабінету
Увійти за допомогою:
Купити в 1 клік
Ми зателефонуємо та узгодимо деталі замовлення.
Я погоджуюсь з умовами використання персональних даних

Підпишіться на розсилку
і отримайте знижку 10%

Вкажіть, будь ласка, Вашу стать

Або

Я погоджуюсь з умовами використання персональних даних