Explication du modèle réel avec Rayid Ghani

Aujourd’hui, nous sommes rejoints par Rayid Ghani, directeur du Center for Data Science and Public Policy de l’Université de Chicago. L’objectif de Rayid est de combiner ses compétences en apprentissage automatique et en données avec son désir d’améliorer la politique publique et le secteur social. S’appuyant sur sa gamme d’expérience du monde de l’entreprise au scientifique en chef pour la campagne d’Obama 2012, Rayid a vu que bien que les prédictions automatisées puissent être utiles, elles ne peignent pas toujours un tableau complet. La clé est le contexte et les détails requis pour prendre des décisions difficiles impliquant les humains et leur vie. Dans notre conversation, nous nous plongeons dans le monde des méthodes d’explication, y compris l’implication humaine nécessaire, la boucle de rétroaction des machines et comment il travaille pour résoudre efficacement les problèmes dans le monde aujourd’hui.