L'apprentissage automatique n'est aussi bon que les données d'entraînement que vous y insérez.
Donc, c'est très important d'utiliser des données de haute qualité, et beaucoup de celles-ci.
Mais si les données sont si importantes, cela vaut la peine de demander d'où viennent les données de formation ?
Souvent, les ordinateurs collectent les données de formation de personnes comme vous et moi,
sans aucun effort de notre part.
Un service de streaming vidéo peut garder une trace de ce que vous regardez,
alors il peut reconnaître des modèles à partir de ces données
pour vous recommander ce que vous voudriez peut-être regarder ensuite.
D'autres fois, on vous demande directement d'aider,
comme lorsqu'un site Web vous demande de repérer les panneaux de signalisation et les photos,
vous fournissez des données d'entraînement pour aider une machine à apprendre à voir,
et peut-être même un jour, conduire.
Les chercheurs en médecine peuvent utiliser des images médicales comme données d'entraînement
pour enseigner aux ordinateurs comment reconnaître et diagnostiquer les maladies.
L'apprentissage automatique a besoin de centaines et de milliers d'images,
et d'un guidage de la part d'un médecin,
qui sait quoi rechercher avant de pouvoir identifier correctement la maladie.
Même avec des milliers d'exemples,
il peut y avoir des problèmes avec les prédictions de l'ordinateur.
Si les données radiographiques ne sont collectées que sur des hommes,
alors les prédictions de l'ordinateur ne peuvent fonctionner que pour les hommes.
Il peut ne pas reconnaître les maladies
lorsqu'on lui demande de diagnostiquer la radiographie d'une femme.
Cet angle mort au niveau des données d'entraînement crée un élément appelé biais.
Les données biaisées favorisent certaines choses, et dé-priorisent ou excluent les autres.
En fonction de la manière dont les données d'entraînement sont collectées,
qui effectue la collecte et comment les données sont introduites dans l'ordinateur,
il est possible que des préjugés humains soient inclus dans les données.
En apprenant des données de biais, l'ordinateur peut faire des prédictions biaisées,
cela peut se produire, que les personnes qui forment l'ordinateur en soient conscientes ou non.
Ainsi, lorsque vous consultez des données d'entraînement, posez-vous deux questions :
Ces données sont-elles suffisantes pour entraîner avec précision un ordinateur ?
Et, ces données représentent-elles tous les scénarios et les utilisateurs possibles sans biais ?
C'est là que vous, en tant que formateur humain, pouvez jouer un rôle crucial.
C'est à vous de donner à votre machine des données impartiales.
Cela signifie collecter des tonnes d'exemples, souvent à partir de nombreuses sources.
N'oubliez pas que lorsque vous choisissez des données pour l'apprentissage automatique,
vous programmez en fait l'algorithme, en utilisant des données d'entraînement au lieu de code.
Les données sont le code.
Plus les données que vous fournissez sont bonnes, mieux l'ordinateur apprendra.