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opinion Qu'est ce qui vous navre automatiquement ?

  • 54 785 réponses
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  • 389 followers
Sujet de la discussion Qu'est ce qui vous navre automatiquement ?

Bon, celui-là il me manquait comme thread.

J'ai mis longtemps à le conceptualiser, mais là, je crois que c'est bon.

C'est parti...

Putain, 22 ans que je traine sur AF : tout ce temps où j'aurais pu faire de la musique !  :-( :-)

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47281
Citation :
Ha oui mais là on parle de deux choses différentes a savoir de l'information et de son traitement.


Non, la on parle de reconnaissance faciale, donc de toute la chaine. Parler de RF sans parler de l'IA qui traite l'information, ca n'a aucun sens. On peut pas réduire la videosureveillance à une caméra.

Petit péteux hargneux

bit.ly/elevations2020

bit.ly/dsmelevations2020

47282
Attention : vidéosurveillance n'est pas forcément synonyme de reconnaissance faciale.

oooo Roller ! oooo

47283
Tu vis trop dans le 20e siècle. :oops2:

Petit péteux hargneux

bit.ly/elevations2020

bit.ly/dsmelevations2020

47284
C'est surtout les concepteurs des bases de données d'apprentissage pour les reconnaissances faciales qui ont mal fait leur boulot. Si dans la base d'apprentissage y'a que des blancs, ben l'algo a peu de chances d'identifier les personnes colorées. Rien à voir avec une conscience de l'algo, juste une base d'apprentissage foireuse.
47285
Non. C'est juste que les algos reproduisent les stéréotypes de ceux qui les programment.

oooo Roller ! oooo

47286
Oui, donc le choix de la base étant sous-jacent aux programmeurs, on en revient un peu à dire la même chose non ?
47287
Quand une IA fait son apprentissage sur plusieurs milliards de photos, je sais pas si on peut encore parler de choix des programmeurs.

Petit péteux hargneux

bit.ly/elevations2020

bit.ly/dsmelevations2020

47288
Faut bien quelqu'un qui détermine la base !
47289
Oui, certes, mais quand t'as 150 To d'images a faire analyser, tu t'amuses pas a trier les noirs, les blancs, les latinos...
Tu prends ce que facebook te vends et t'y fous dans la bécane.
Après, je peux me tromper, je suis pas spécialiste.

Petit péteux hargneux

bit.ly/elevations2020

bit.ly/dsmelevations2020

47290
C’est pas forcément que la base de données d’entraînement qui est problématique. Les choix dans le processing, l’algorithme d’entraînement et la validation de l’algorithme peuvent conduire à un biais.