16、人文领域的黑客行为:数据、科技与虚拟影响的交织

人文领域的黑客行为:数据、科技与虚拟影响的交织

1. 生物识别数据收集的常态化

如今,通过计步器、心率监测仪和心电图等健康监测系统收集生物识别数据已成为一种常态。智能秤、智能健身设备和智能冰箱开始追踪我们摄入的每卡路里。消费者文化越来越受到外部驱动的生物黑客行为影响,通过通知和算法提示,将数据反馈到关于人体的机器学习系统中。人们希望通过识别健康“弱点”和收集身体数据来延长寿命和提高生活质量。

未来的监控和社会控制将基于三大数据支柱:人口统计数据、心理统计数据和生物识别数据。我们随身携带手机,这使我们与前人有了本质区别。凯瑟琳·海尔斯将控制论描述为一种机械与隐喻的混合概念,与我们参与市场力量相关。我们坚持自己的身份并渴望“被看见”,这使我们成为离散、可预测的数据来源。

1.1 不同类型的数据

  • 人口统计数据 :包括出生日期、性别、教育程度、年龄、宗教、职业、地理位置和真实姓名等,这些数据难以改变。例如,在《远行者》中,角色休伯特·埃特克的父母给他取了1890年加拿大人口普查中排名前二十的名字,以帮助他规避实名政策。
  • 心理统计数据 :代表我们的态度、信仰和兴趣,我们可能会在社交媒体上自愿展示这些内容。营销和民意调查公司利用这些数据来推销消费品或政党。
  • 生物识别数据 :在将外部交互与身体联系起来方面具有重要价值。它不依赖人类感官来识别个体,而是通过扫描来确认体验、时间和地点。例如,我们用手机拍照时,通过指纹或面部生物识别扫描来验证身份,照片经过地理定位、时间标记和图像识别处理后,确认人类主体
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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