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De spiegelhalter. Un bouquin qui semble intéressant.
Des podcasts sur la data science.
L'article associé a l'air génial. À lire absolument.
Le but : utiliser du machine learning sur des données de crimes liés à la drogue identifiés par la police dans le passé pour identifier les zones où ces crimes vont se produire dans le futur.
Le piège : biais de collecte monstrueux; au lieu d'identifier de nouvelles zones où ces problèmes se produisent, l'algo est "tiré" en direction des quartiers où ces problèmes ont déjà été identifiés. Donc l'algo envoie la police dans des zones déjà super-surveillées, et passe à côté des nouvelles zones les plus dangereuses.
"Predictive policing makes policing even more unfair than it already is".
Le piège : biais de collecte monstrueux; au lieu d'identifier de nouvelles zones où ces problèmes se produisent, l'algo est "tiré" en direction des quartiers où ces problèmes ont déjà été identifiés. Donc l'algo envoie la police dans des zones déjà super-surveillées, et passe à côté des nouvelles zones les plus dangereuses.
"Predictive policing makes policing even more unfair than it already is".
Un cours assez intéressant sur la comparaisons de modèles, avec en particulier un passage très intéressant permettant d'acquérir une connaissance plus intuitive de "l'effective number of parameters"