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On sait déjà que la Machine learning n'est pas l'alpha et l'omega de la compréhension des phénomènes mais cela n’empêche pas certain de le voir comme une baguette magique. Le problème est que l’algorithme vous donnera toujours des résultats. Une bonne maitrise de la statistique et du data management sont des compétences obligatoires pour l'utiliser
Une ressource particulièrement utile si vous voulez en savoir plus sur les méthodologies actuelles de DL/ML
Un cas d'usage de la maintenance à distance présentée par T-systems
A défaut de comprendre les algorithmes complexes de l'IA, l'auteur propose de construire des mécanismes d'audit pour en comprendre les biais.
Une approche intéressante des réseaux neuronaux où les différentes couches sont remplacées par une calcul continu, potentiellement plus précis pour détecter les éléments clés des données
Déléguer sa confiance dans des machines et des processus qu'on ne comprends pas est-il un bienfait pour notre liberté ? Pas sur ...
En statistique on sait depuis longtemps que tout échantillons comporte des biais car il ne peut être complètement représentatif de la population source. Avec le Machine Learning ces biais sont amplifiés.