Alcune lezioni che ho imparato sulla quantificazione del pensiero qualitativo
Gli algoritmi spesso evocano pensieri spaventosi di formule matematiche fredde e dure oltre la mente di molti.
Questo è l’approccio insegnato in molti corsi e libri di testo di informatica: è quello che ho imparato quando ero uno studente di informatica negli anni ’90.
Concettualmente, questo approccio funziona bene: per la ricerca, l'ordinamento, il calcolo, l'organizzazione, ecc. Esistono categorie di algoritmi consolidati per portare a termine il lavoro.
Ma che dire della modellazione di un ambiente in cui i dati qualitativi sono predominanti? Ad esempio, quando si modellano dati che trattano approssimazioni informali.
Tradizionalmente, questo è il modo in cui gli esseri umani risolvono i problemi a fronte di molte variabili. Qui, le decisioni prese sono molto più complesse e intrecciate con il tessuto della società di quanto molti credano.
Un enorme fallimento mentre lavoravo al mio dottorato di ricerca me lo ha fatto capire e ha trasformato per sempre il mio approccio alla progettazione algoritmica.
Sono andato a scuola per diventare un informatico. Questo accadeva negli anni '90, quando la maggior parte degli addetti ai lavori erano puristi, ritenendo che l'algoritmo…
Fonte: towardsdatascience.com
