机器学习中的机会均等随着机器学习计算稳步发展，越来越多人开始关注其对于社会的影响。机器学习的成功分支之一是监督学习。以一个假设为例，算法可以被用来高精度预测谁将会偿还他们的贷款。贷款人可能会使用这样的预测，以帮忙决定谁应该首先得到贷款。例如，尽管他们偿还了贷款，预测最后也可能将过多的个体标记到“高违约风险”组中。当组中的成员恰逢一个敏感属性，如种族、性别、残疾、或宗教时，便会导致不公正的或有偏见的结果。尽管需要，但机器学习中一直缺乏防止这类歧视，且基于敏感属性的审核方法。有一种憨厚的方法是在做任何其他事之前，从数据中删除一组敏感属性。即使在数据中不存在某个特定的属性，其他属性的组合也可以作为代理

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而对于创业公司来说，这也是死亡率最高的领域之一。背靠资本，各大公司用补贴获取流量的大火越烧越大，而与大火一同烧起来的是获客成本。表面上，很多公司确实能通过补贴存活一阵，但之所以后来快速倒下，最根本的还是因为这两个问题一个都没有得到解决。”既没有提供行业价值，也没有提升供应链效率，很多公司最后剩下的只有一个“能融钱的空壳”。虽然这个过程很慢，但至少我们看到希望。......

目前整体看来，蘑菇街和美丽说的合并并没有实现所谓的1+1>2的效果，而新公司的发展前景仍不清晰。传美丽说高管出局遭否认近日有消息称，由美丽说、蘑菇街、淘世界合并成立的美丽联合集团正在进行新一轮的裁员，被裁员工主要是在北京地区的员工，裁员规模在200人左右，主要涉及研发、运营和人力资源等部门，从业务条线来看，裁员以美丽说和淘世界为主，蘑菇街相对较少。其中蘑菇街的目标用户定位于大学生和职场新人，美丽说的目标......

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