Rühmatöö retsensioon
https://towardsdatascience.com/best-data-science-tools-for-data-scientists-75be64144a88 |
Kirjatükk koosnes viiest suuremast osast. Keskenduti kōnetuvastusele, suunitletud reklaamile, otsingumootorite tööle, pildituvastusele ning finantsandmete ja analüüsi võimendamisele krediitkaardiriskide ja pettuste ohjamiseks. Eesmärk oli kirjeldada ja tuua näiteid nende valdkondade kohta ning püüda seletada kuidas ja kus neid valdkondi meie igapäevaelus kasutatakse. Mõnede valdkondade puhul tutvustati isegi kasutatavaid algoritme.
Kõige rohkem meeldis mulle lugeda kõnetuvastuse ja otsingumootorite kohta. Kõnetuvastuse osa oli ladusalt ja lihtsalt kirjutatud, seega kergesti loetav ning andis valdkonnast hea ülevaate nii üleüldiselt kui ka selle kohta, millega Eestis selles valdkonnas tegeldakse. Otsingumootorite osa oli väga informatiivne ning tööpõhimõtted (nt indekseerimine, hindestamine, klassifikaatorid) olid selgelt lahti seletatud.
Ka pildituvastuse osa oli huvitav. Räägiti natuke ka ajaloost ning toodi palju elulisi näiteid erinevatest kasutusvaldkondadest. Mulle isiklikult oleks meeldinud kui meditsiinivaldkonna kohta oleks pisut rohkem kirjutatud, kuna sealne kasutegur ja potensiaal on nii suur lihtsalt. Aga mul on ka lihtsalt kõrgendatud huvi meditsiinivaldkonna vastu.
Üldiselt võib öelda, et jäin loetuga väga rahule ja sain nii mõndagi huvitavat teada. Vormistus ja stiil oli ka viisakas. Oleks võinud lisada rohkem pilte, graafikuid, tabeleid jne. Näiteks tabel, kus võrreldakse algoritme vms. Töö oli laiahaardeline ning puudutas paljusid erinevaid valdkondi, sellegipoolest sai kokku väga hea ülevaade andmeteaduste teemast.
Kommentaarid
Postita kommentaar