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Arturo Martini. I capolavori

Treviso, Museo “luigi Bailo”, March 31 - July 30, 2023.
Edited by Stringa Nico and Fabrizio Malachin.
Cornuda, 2023; paperback, pp. 278, col. ill., cm 23x29.

cover price: € 33.00

Arturo Martini. I capolavori

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Books included in the offer:

Arturo Martini. I capolavori

Treviso, Museo “luigi Bailo”, March 31 - July 30, 2023.
Edited by Stringa Nico and Fabrizio Malachin.
Cornuda, 2023; paperback, pp. 278, col. ill., cm 23x29.

FREE (cover price: € 33.00)

Arturo Martini. I capolavori

Studi su Arturo Martini. Per Ofelia

Edited by Matteo Ceriana and Claudia Gian Ferrari.
Milano, Atti del Covegno, 19 maggio 2008.
Milano, 2009; paperback, pp. 136, 97 b/w ill., cm 17x24.

FREE (cover price: € 29.00)

Studi su Arturo Martini. Per Ofelia

Canova. L'invenzione della gloria. Disegni, dipinti e sculture.

Genova, Palazzo Reale, April 16 - July 24, 2016.
Edited by Giuliana Ericani and Franceasco Leone.
Roma, 2016; paperback, pp. 306, col. ill., col. plates, cm 23x30.

FREE (cover price: € 35.00)

Canova. L'invenzione della gloria. Disegni, dipinti e sculture.

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Armi di distruzione matematica. Come i big data aumentano la disuguaglianza e minacciano la democrazia

Bompiani

Translation by D. Cavallini.
Milano, 2017; bound, pp. 368, cm 20x20.
(Saggistica Straniera).

series: Saggistica Straniera

ISBN: 88-452-9421-8 - EAN13: 9788845294211

Languages:  italian text  

Weight: 0.7 kg


Lungi dall'essere modelli matematici oggettivi e trasparenti, gli algoritmi che ormai dominano la nostra quotidianità iperconnessa sono spesso vere e proprie "armi di distruzione matematica": non tengono conto di variabili fondamentali, incorporano pregiudizi e se sbagliano non offrono possibilità di appello. Queste armi pericolose giudicano insegnanti e studenti, vagliano curricula, stabiliscono se concedere o negare prestiti, valutano l'operato dei lavoratori, influenzano gli elettori, monitorano la nostra salute. Basandosi su case studies nei campi più disparati ma che appartengono alla vita di ognuno di noi, O'Neil espone i rischi della discriminazione algoritmica a favore di modelli matematici più equi ed etici. Perché rivestire i pregiudizi di un'apparenza statistica non li rende meno pregiudizi.

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