El Sesgo de Supervivencia | Data Concepts
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- Опубліковано 19 лют 2020
- Los seres humanos tenemos gran variedad de sesgos, que se conocen como sesgos cognitivos y que son usados ampliamente en muchos ámbitos, como el del marketing. Pero los modelos de machine learning o los análisis estadísticos no se libran tampoco de, si no se tiene cuidado, acabar sesgados.
Hoy conoceremos el sesgo de supervivencia con uno de los ejemplos mas populares para explicar este sesgo, que se ubica en durante la segunda guerra mundial y tiene como protagonista al matemático Abraham Wald, ¿te quedas a verlo? - Наука та технологія
hasta en los deportes, porque hay equipos y selecciones que se enfocan en la efectividad de una zona o de un solo jugador, pero dejan de lado al resto que presenta muchos puntos debiles. todo por enfocarse en complacer al jugador mas efectivo. ¿Y cual es la consecuencia? echarle todo el equipo al hombro a un jugador y cuando no resulta este querra irse por el fracaso.
Crack
Maquina
Excelente el ejemplo del avion!!
Gracias!
Exelente ejemplo del avión y del vídeo
Gracias!!!!
qué ejemplo más cojonudo
El mensaje de la última viñeta es oro, cada que alguien toma como referencia a Bill Gates, Marc Zuckerberg, etc.
No la llegue a entender del todo, me la explicas porfa?
NO ENTENDI LA ULTIMA VIÑETA, ME LA EXPLICAS PORFA??
@@brandoncastillo1001 las personas exitosas toman de ejemplo sus propias vivencias personales sin considerar los miles que tambien lo han intentado y han fracasado, por decirlo así, es como cuando el bicho, un jugador de fútbol profesional de alto nivel dice que cualquier persona podría llegar a ser como el, eso es cierto, pero inclusive siendo un jugador mejor que el, las probabilidades de ser igual o mas exitoso que el bicho, son prácticamente nulas, los casos de éxito son tan populares porque son escasos, y es por eso mismo que no es recomendable seguirlos, pues como lo dije anteriormente, son escasos, no son la norma, son la excepción, son poco probables, lo más probable es que nunca consigas las riquezas de bill gates, osea, 1 persona hiperexitosa aconsejando a miles de personas sin la capacidad de llegar a ser como ellos, eso es el sesgo, eso no significa que no debas de luchar por tus sueños, pero hay que ser realistas y precavidos, no vas a llegar a ser como el bicho, pero de seguro consigues un trabajo decente si eres astuto.
@@davidsalazar4691tienes toda la jodida razón, de hecho es el mito de la meritocracia.
🎯 Key Takeaways for quick navigation:
Models of machine learning and artificial intelligence can be subject to biases due to statistical errors in data sampling or analysis.
Cognitive biases, such as survivorship bias, can lead to inaccurate conclusions by focusing only on surviving data or examples, ignoring non-surviving ones.
The example of Abraham Wald during World War II illustrates survivorship bias, where focusing on surviving aircraft led to incorrect conclusions about where to reinforce planes.
Survivorship bias can affect various areas, like comparing music eras or studying successful individuals, leading to skewed perspectives if non-surviving data is ignored.
Detecting and correcting biases in data analysis is crucial to avoid misleading conclusions or decisions.
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Lo de Bill Gates y Amazon y más ya se sabe que se hicieron ricos gracias a sus monopolios (o sea impidiendo a otros a que creen negocios en el mismo rubro, negocio redondo)
Sino, mirar el documental de Nicolas Moras sobre estos personajes