Ressource pédagogique : Sciences sociales et apprentissage machine pour l'interaction
Présentation de: Sciences sociales et apprentissage machine pour l'interaction
Informations pratiques sur cette ressource
Ce document est diffusé sous licence Creative Commons : Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification. http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/legalcode
Description de la ressource pédagogique
Description (résumé)
Le machine learning a aujourd'hui fait preuve de son efficacité : on peut produire, à partir d'une grande masse d'informations, des Intelligences Artificielles capables de répondre à de nombreux besoins, comme le montrent les progrès en vision par ordinateur ou en traduction automatique ces dernières années. Pour autant, cette technique a des limites, vis-à-vis des secteurs ne disposant pas de suffisamment de données, vis-à-vis de certaines questions éthiques, et vis-à-vis de son explicabilité. Pour pallier ces problèmes dans les applications où le Machine Learning seul n?est pas efficient, les sciences humaines peuvent apporter des solutions et de la précision aux systèmes automatiques. À l'aide de deux exemples concrets, Dominique Vaufreydaz illustre comment les apports des sciences humaines peuvent nourrir et améliorer un programme informatique dédié aux interactions avec les humains.
- Granularité : grain
- Structure : atomique
"Domaine(s)" et indice(s) Dewey
- (006.3)
Thème(s)
Informations pédagogiques
Informations techniques sur cette ressource pédagogique
Intervenants, édition et diffusion
Intervenants
Editeur(s)
-
Inria / Interstices
Voir toutes les ressources pédagogiques
Diffusion
AUTEUR(S)
-
Dominique Vaufreydaz
Université Grenoble Alpes
ÉDITION
Inria / Interstices
EN SAVOIR PLUS
-
Identifiant de la fiche
http://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-7509 -
Identifiant
unit-ori-wf-1-7509 -
Statut de la fiche
final -
Schéma de la métadonnée
- LOMv1.0
- LOMFRv1.0
- SupLOMFRv1.0
- Voir la fiche XML
-
Entrepôt d'origine
UNIT -
Date de publication
22-05-2015