1199 руб. доставка продуктов в Курортном районе из супермаркета Репинский 24
В наличии
1 199 1199
В корзинуДобавить ещё
Код товара: 3014260262693
Похожие товары
-
Код товара: 3014260262709
За
шт
Кассеты для бритв Gillette Venus 4шт
1 399
- Код товара: 3014260251970 За шт Кассеты для бритья сменные Gillette Mach 3, 2шт 961 Заказать
-
Код товара: 3014260251147
За
шт
Станок для бритья мужской Mach 3 Gillette 1шт
846
оформить заказ
Женщина-Машина / Артистка / Мелодия Ниндзя
On Technicolor
БИОГРАФИЯ
Родившаяся в России Анастасия Второва живет в Берлине и занимается музыкой под псевдонимом Женщина-Машина.
До того, как присоединиться к Technicolor, она выпустила две 12-дюймовые пластинки — на одноименном импринте шведского продюсера Педера Маннерфельта (2015) и британском лейбле Where To Now? (2016) – и несколько очень ограниченных кассет через Sacred Tapes (2015), Tesla Tapes и Ono (2014). 25 августа 2017 года она выпустит 3-трековый 12-дюймовый альбом под названием «When Lobster Comes Home» через Ninja Tun. ..
Родившаяся в России Анастасия Второва живет в Берлине и занимается музыкой под псевдонимом Женщина-Машина. До того, как присоединиться к Technicolor, она выпустила две 12-дюймовые пластинки — на одноименном импринте шведского продюсера Педера Маннерфельта (2015) и британском лейбле Where To Now? (2016) – и несколько очень ограниченных кассет через Sacred Tapes (2015), Tesla Tapes и Ono (2014).
25 августа 2017 года она выпустит 3-трековый 12-дюймовый альбом под названием «When Lobster Comes Home» на лейбле Ninja Tune’s Technicolor. Заглавный трек «Camile From OHM Makes Me Feel Loved», созданный Беном НЛО, является данью уважения Камиле: «лучшему клубному вышибале в мире».
«Все всегда говорят о Свене из Berghain, — говорит Анна. «Но все должны говорить о Камиле из OHM».
Описывая остальную часть EP, «But It Was Like 30 Intros In A Row» рассказывает об одном плохом отзыве, который я получила после концерта в Португалии», — объясняет она. «И «Я хочу трахнуть Tech House»… ну, это говорит само за себя».
На Technicolor
Популярные треки
Camile из OHM заставляет меня чувствовать себя любимой
MP3 — 70p
16-битный WAV — 1,10 фунта стерлинговЯ хочу трахнуть технохаус
MP3 — 70p
16-битный WAV — 1,10 фунта стерлинговНо это было 30 интро подряд
MP3 — 70p
16-битный WAV — 1,10 фунта стерлинговВоспроизвести все (3)
Одиночные
СЛУШАТЬ
Когда лобстер возвращается домой
Последние новости
БИОГРАФИЯ
Родившаяся в России Анастасия Второва живет в Берлине и занимается музыкой под псевдонимом Женщина-Машина.
До того, как присоединиться к Technicolor, она выпустила две 12-дюймовые пластинки — на одноименном импринте шведского продюсера Педера Маннерфельта (2015) и британском лейбле Where To Now? (2016) – и несколько очень ограниченных кассет через Sacred Tapes (2015), Tesla Tapes и Ono (2014). я…
Родившаяся в России Анастасия Второва живет в Берлине и занимается музыкой под псевдонимом Женщина-Машина. До того, как присоединиться к Technicolor, она выпустила две 12-дюймовые пластинки — на одноименном импринте шведского продюсера Педера Маннерфельта (2015) и британском лейбле Where To Now? (2016) – и несколько очень ограниченных кассет через Sacred Tapes (2015), Tesla Tapes и Ono (2014).
25 августа 2017 года она выпустит 3-трековый 12-дюймовый альбом под названием «When Lobster Comes Home» на лейбле Ninja Tune’s Technicolor. Заглавный трек «Camile From OHM Makes Me Feel Loved», созданный Беном НЛО, является данью уважения Камиле: «лучшему клубному вышибале в мире». «Все всегда говорят о Свене из Berghain, — говорит Анна.
«Но все должны говорить о Камиле из OHM».
Описывая остальную часть EP, «But It Was Like 30 Intros In A Row» рассказывает об одном плохом отзыве, который я получила после концерта в Португалии», — объясняет она. «И «Я хочу трахнуть Tech House»… ну, это говорит само за себя».
Amazon отказывается от секретного инструмента вербовки ИИ, который демонстрировал предвзятое отношение к женщинам
Автор: Джеффри Дастин двигатель не любил женщин.
С 2014 года команда создавала компьютерные программы для просмотра резюме соискателей с целью механизировать поиск лучших специалистов, сообщили Reuters пять человек, знакомых с этой работой.
Автоматизация была ключом к доминированию Amazon в электронной коммерции, будь то внутри складов или при принятии решений о ценообразовании. По словам некоторых людей, экспериментальный инструмент компании для найма использовал искусственный интеллект, чтобы давать баллы кандидатам на работу от одной до пяти звезд — так же, как покупатели оценивают продукты на Amazon.
«Все хотели получить этот Святой Грааль», — сказал один из людей. «Они буквально хотели, чтобы это был механизм, в котором я собираюсь дать вам 100 резюме, он выдаст пять лучших, и мы их наймем».
Но к 2015 году компания осознала, что ее новая система не оценивает кандидатов на должности разработчиков программного обеспечения и другие технические должности гендерно-нейтральным образом.
Это потому, что компьютерные модели Amazon были обучены проверять кандидатов, наблюдая за шаблонами в резюме, отправленных в компанию в течение 10-летнего периода. Большинство поступило от мужчин, что является отражением доминирования мужчин в технологической индустрии.
По сути, система Amazon научила себя тому, что кандидаты-мужчины предпочтительнее. Он штрафовал резюме, включавшие слово «женское», например, «капитан женского шахматного клуба». По словам людей, знакомых с этим вопросом, это понизило рейтинг выпускников двух женских колледжей. Названия школ они не уточнили.
Amazon отредактировал программы, чтобы сделать их нейтральными по отношению к этим конкретным терминам. Но это не было гарантией того, что машины не придумают другие способы сортировки кандидатов, которые могут оказаться дискриминационными, говорят люди.
Сиэтлская компания окончательно распустила команду к началу прошлого года, потому что руководители потеряли надежду на проект, по словам людей, пожелавших остаться неназванными. По их словам, рекрутеры Amazon рассматривали рекомендации, сгенерированные инструментом, при поиске новых сотрудников, но никогда не полагались исключительно на эти рейтинги.
Amazon отказалась комментировать проблемы технологии, но заявила, что этот инструмент «никогда не использовался рекрутерами Amazon для оценки кандидатов». Компания не стала уточнять. Он не оспаривал тот факт, что рекрутеры рассматривали рекомендации, созданные рекрутинговой системой.
Слайд-шоу ( 6 изображений ) Эксперимент компании, о котором первым сообщило агентство Reuters, представляет собой тематическое исследование ограничений машинного обучения.
Это также служит уроком для растущего списка крупных компаний, включая Hilton Worldwide Holdings Inc HLT.N и Goldman Sachs Group Inc GS.N, которые стремятся автоматизировать часть процесса найма.
Согласно опросу, проведенному в 2017 году фирмой CareerBuilder, занимающейся разработкой программного обеспечения для талантов, около 55% менеджеров по персоналу в США заявили, что искусственный интеллект, или ИИ, будет регулярной частью их работы в течение следующих пяти лет.
Работодатели давно мечтают использовать технологии, чтобы расширить сеть найма и уменьшить зависимость от субъективных мнений рекрутеров. Но ученые-компьютерщики, такие как Нихар Шах, преподающий машинное обучение в Университете Карнеги-Меллона, говорят, что предстоит еще много работы.
«Как убедиться, что алгоритм справедлив, как убедиться, что алгоритм действительно интерпретируемый и объяснимый — это еще очень далеко», — сказал он.
МУЖСКОЙ ЯЗЫК
Эксперимент Amazon начался в решающий момент для крупнейшего в мире интернет-магазина.
Машинное обучение набирало обороты в мире технологий благодаря всплеску недорогих вычислительных мощностей. А отдел кадров Amazon готовился к набору персонала: с июня 2015 года глобальная численность персонала компании увеличилась более чем в три раза и составила 575 700 человек, как показывают отчеты регулирующих органов.
Поэтому в инженерном центре Amazon в Эдинбурге была создана команда, которая выросла примерно до дюжины человек. По словам людей, знакомых с этим вопросом, их целью было разработать ИИ, который мог бы быстро сканировать Интернет и выявлять достойных кандидатов.
Группа создала 500 моделей компьютеров, ориентированных на конкретные рабочие функции и места. Они научили каждого распознавать около 50 000 терминов, которые встречались в резюме прошлых кандидатов. По словам людей, алгоритмы научились придавать мало значения навыкам, которые были общими для кандидатов в ИТ, например, способности писать различные компьютерные коды.
Вместо этого технология отдавала предпочтение кандидатам, которые описывали себя, используя глаголы, которые чаще встречаются в резюме инженеров-мужчин, такие как «выполнен» и «захвачен», — сказал один человек.
Гендерная предвзятость была не единственной проблемой. По словам людей, проблемы с данными, которые лежали в основе суждений моделей, означали, что неквалифицированных кандидатов часто рекомендовали на самые разные должности. По их словам, поскольку технология возвращает результаты почти случайным образом, Amazon закрыла проект.
Слайд-шоу ( 6 изображений )ПРОБЛЕМА ИЛИ ЛЕЧЕНИЕ?
Другие компании продвигаются вперед, подчеркивая стремление работодателей использовать ИИ для найма.
Кевин Паркер, исполнительный директор HireVue, стартапа недалеко от Солт-Лейк-Сити, сказал, что автоматизация помогает фирмам выходить за рамки тех же рекрутинговых сетей, на которые они долгое время полагались. Его фирма анализирует речь и мимику кандидатов во время видеоинтервью, чтобы уменьшить зависимость от резюме.
«Вы не вернетесь в те же старые места; вы не вернетесь только в школы Лиги плюща», — сказал Паркер. Среди клиентов его компании Unilever PLC ULVR.L и Hilton.
Goldman Sachs создала собственный инструмент для анализа резюме, который пытается сопоставить кандидатов с подразделением, которому они «наиболее подходят», говорится в сообщении компании.
MSFT.O LinkedIn корпорации Microsoft, крупнейшая в мире профессиональная сеть, пошла дальше. Он предлагает работодателям алгоритмическое ранжирование кандидатов на основе их соответствия вакансиям на его сайте.
Тем не менее, Джон Джерсин, вице-президент LinkedIn Talent Solutions, сказал, что сервис не заменяет традиционных рекрутеров.
«Сегодня я определенно не доверил бы какой-либо системе искусственного интеллекта самостоятельно принимать решение о найме», — сказал он. «Технология просто еще не готова».
Некоторые активисты говорят, что их беспокоит прозрачность ИИ. Американский союз гражданских свобод в настоящее время оспаривает закон, разрешающий уголовное преследование исследователей и журналистов, которые проверяют алгоритмы найма веб-сайтов на дискриминацию.
