Étiquette : prediction (Page 2 of 2)

“The Selfish Ledger positions Google as the solver of the world’s most intractable problems, fueled by a distressingly intimate degree of personal information from every user and an ease with guiding the behavior of entire populations. There’s nothing to suggest that this is anything more than a thought exercise inside Google, initiated by an influential executive. But it does provide an illuminating insight into the types of conversations going on within the company that is already the world’s most prolific personal data collector.”

Source : Google’s Selfish Ledger is an unsettling vision of Silicon Valley social engineering – The Verge

«Derrière la modélisation, s’impose également une vision politique. La modélisation du monde est elle-même un modèle politique : elle suppose souvent que la dynamique de changement doit venir de l’extérieur de la situation plutôt que de la créativité des acteurs impliqués. Au final, la mise en équation de la société repose sur une conception de la société qui ne peut pas faire société».

Source : Peut-on modéliser la société ? | InternetActu.net

«Neural nets are just thoughtless fuzzy pattern recognizers, and as useful as fuzzy pattern recognizers can be—hence the rush to integrate them into just about every kind of software—they represent, at best, a limited brand of intelligence, one that is easily fooled. A deep neural net that recognizes images can be totally stymied when you change a single pixel, or add visual noise that’s imperceptible to a human. Indeed, almost as often as we’re finding new ways to apply deep learning, we’re finding more of its limits. Self-driving cars can fail to navigate conditions they’ve never seen before. Machines have trouble parsing sentences that demand common-sense understanding of how the world works.Deep learning in some ways mimics what goes on in the human brain, but only in a shallow way—which perhaps explains why its intelligence can sometimes seem so shallow».

Source : Is AI Riding a One-Trick Pony? – MIT Technology Review

«L’analyse des attributs géographiques des cellules a permis de pointer 21 facteurs de risque, allant de la présence d’arrêts de bus, de magasins de restauration rapide, de café et de bar, de pharmacie, de guichet de banque, de magasin d’alimentation… mais aussi bien sûr des lieux où sévissent trafic de drogue et prostitution. Et ces différents facteurs s’agencent dans un autre ordre de jour et de nuit. Peut-on pour autant prédire ou prévoir ?»

Source : Police prédictive (1/2) : dépasser la prédiction des banalités ? | InternetActu

Watson Trend helps shoppers understand what is trending and why through the cognitive power of Watson. To understand the science, read about Watson Trend.

Source : IBM Watson Trend

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