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"Il faut ouvrir la blackbox qu'est le Machine Learning pour identifier les signaux utilisés par l'algorithme"
La D.E.V. de la semaine est Claire Lebarz, Head of Guest Data Science chez Airbnb. Le Machine Learning est un outil formidable qui trouve des usages partout aujourd'hui. Chez Airbnb c'est un outil très puissant pour mettre en relation des voyageurs et des hôtes. Mais le ML a tendance à déployer à de grandes échelles des biais humains dont nous n'avons parfois même pas conscience. C'est justement le travail de Claire et ce qu'elle vient nous raconter aujourd'hui : comment remettre de l'analytics dans le ML pour trouver, et corriger, des critères iniques.
Liens évoqués pendant l'émissionAdmissible Machine Learning
[Je recommande aussi cette ressource sur l'éthique en ML: Fair ML Book
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Hébergé par Audiomeans. Visitez audiomeans.fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
By Bruno Soulez | Orso Media5
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La D.E.V. de la semaine est Claire Lebarz, Head of Guest Data Science chez Airbnb. Le Machine Learning est un outil formidable qui trouve des usages partout aujourd'hui. Chez Airbnb c'est un outil très puissant pour mettre en relation des voyageurs et des hôtes. Mais le ML a tendance à déployer à de grandes échelles des biais humains dont nous n'avons parfois même pas conscience. C'est justement le travail de Claire et ce qu'elle vient nous raconter aujourd'hui : comment remettre de l'analytics dans le ML pour trouver, et corriger, des critères iniques.
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