Algorithme

Mon point de vue

Comme dans le cas de la carte Ae – Audience engagement-, j’ai quelques difficultés d’interpretation. J’imagine par exemple l’utilisation d’algorithmes plutôt ou aussi dans des systèmes formels de gestion des compétences – carrières.

le Center for Democracy and Technology définit ainsi la finalité de tels systèmes (1)
Systèmes algorithmiques dans l’éducation : Intégrer l’équité et la justice dans l’utilisation des données des élèves

Certains districts scolaires de la maternelle à la 12e année commencent à utiliser des systèmes algorithmiques pour les aider à prendre des décisions cruciales concernant la vie et l’éducation des élèves. Certains districts ont déjà intégré des algorithmes dans les processus de prise de décision concernant l’affectation des élèves dans les écoles, la sécurité des écoles et des élèves, et les interventions visant à empêcher les élèves de décrocher.

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé (selon #IBM) ? (2)

L’apprentissage supervisé, également appelé apprentissage automatique supervisé, est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. Il se définit par l’utilisation d’ensembles de données étiquetées pour former des algorithmes permettant de classer des données ou de prédire des résultats avec précision. Au fur et à mesure que les données d’entrée sont introduites dans le modèle, celui-ci ajuste ses poids jusqu’à ce que le modèle soit correctement ajusté, ce qui se produit dans le cadre du processus de validation croisée. L’apprentissage supervisé aide les organisations à résoudre une variété de problèmes du monde réel à l’échelle, comme la classification des spams dans un dossier distinct de votre boîte de réception.

Sources:

1) https://cdt.org/insights/algorithmic-systems-in-education-incorporating-equity-and-fairness-when-using-student-data/
2) https://www.ibm.com/cloud/learn/supervised-learning

Algorithm

My point of view

As in the case of the Ae –Audience Engagement- card, I have some difficulty in interpreting it. I imagine, for example, the use of algorithms rather or also in formal career management systems

The Center for Democracy and Technology defines the purpose of such systems as follows

Algorithmic Systems in Education: Incorporating Equity and Fairness When Using Student Data

Some K-12 school districts are beginning to use algorithmic systems to assist in making critical decisions affecting students’ lives and education. Some districts have already integrated algorithms into decision-making processes for assigning students to schools, keeping schools and students safe, and intervening to prevent students from dropping out.

What is supervised learning? (according to #IBM)(2)

Supervised learning, also known as supervised machine learning, is a subcategory of machine learning and artificial intelligence. It is defined by its use of labeled datasets to train algorithms that to classify data or predict outcomes accurately. As input data is fed into the model, it adjusts its weights until the model has been fitted appropriately, which occurs as part of the cross validation process. Supervised learning helps organizations solve for a variety of real-world problems at scale, such as classifying spam in a separate folder from your inbox.

Sources

1) https://cdt.org/insights/algorithmic-systems-in-education-incorporating-equity-and-fairness-when-using-student-data/
2) https://www.ibm.com/cloud/learn/supervised-learning

Algorithmus

Mein Standpunkt

Wie auch bei der Ae (Audience Engagement) Karte habe ich einige Schwierigkeiten, diese zu interpretieren. Ich stelle mir z.B. den Einsatz von Algorithmen eher oder auch in formalen Karrieremanagementsystemen vor

das Center for Democracy and Technology definiert den Zweck solcher Systeme wie folgt (1)

Algorithmische Systeme im Bildungswesen: Einbeziehung von Gerechtigkeit und Fairness bei der Nutzung von Schülerdaten

Einige K-12-Schulbezirke beginnen mit dem Einsatz algorithmischer Systeme, um kritische Entscheidungen zu treffen, die das Leben und die Bildung der Schüler betreffen. Einige Bezirke haben bereits Algorithmen in Entscheidungsprozesse integriert, die die Zuweisung von Schülern zu Schulen, die Sicherheit von Schulen und Schülern und die Verhinderung von Schulabbrüchen betreffen.

Was ist überwachtes Lernen? (laut #IBM) ? (2)

Überwachtes Lernen, auch bekannt als überwachtes maschinelles Lernen, ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Es zeichnet sich dadurch aus, dass markierte Datensätze verwendet werden, um Algorithmen zu trainieren, die Daten klassifizieren oder Ergebnisse genau vorhersagen können. Während die Eingabedaten in das Modell eingespeist werden, passt es seine Gewichte an, bis das Modell angemessen angepasst ist, was als Teil des Kreuzvalidierungsprozesses geschieht. Überwachtes Lernen hilft Unternehmen bei der Lösung einer Vielzahl von realen Problemen in großem Umfang, z. B. bei der Klassifizierung von Spam in einem anderen Ordner als Ihrem Posteingang.

Quellen

1) https://cdt.org/insights/algorithmic-systems-in-education-incorporating-equity-and-fairness-when-using-student-data/
2) https://www.ibm.com/cloud/learn/supervised-learning