Brises de l'apprentissage automatique

Cette séance de cours couvre les bases de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'apprentissage supervisé et les défis posés par les conditions conflictuelles. Il se décline en exemples contradictoires, leur création, et le paysage évolutif des attaques et des défenses. L'instructeur discute de l'impact des biais dans les modèles d'apprentissage automatique, du concept de décalage de distribution et des implications des erreurs et de l'équité dans les tâches de classification. En outre, la séance de cours explore la complexité du déploiement de systèmes d'apprentissage automatique dans des scénarios réels, mettant en évidence des questions telles que la fausseté des taux de base, les risques externalisés et le manque de transparence.