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La Conférence internationale sur l’apprentissage automatique (International Conference on Machine Learning ou ICML) est la conférence de référence au niveau mondial sur l’apprentissage automatique, ces algorithmes qui, à partir d’un ensemble de données, induisent automatiquement des modèles. Ces technologies sont par exemple utilisées en vision par ordinateur ou en reconnaissance de la parole.
Pendant la dernière conférence ICML qui s’est tenue récemment à Lille, un atelier intitulé « Fairness Accountability and Transparency in Machine Learning« s’est tenu.
Il est intéressant de voir que ces questions font leur chemin aussi dans la communauté de l’apprentissage. Cependant, ne nous emballons pas, il y avait 30 personnes maximum pendant cet atelier alors qu’ICML a rassemblé plus de 1000 personnes.
Voici quelques exemples de communications (en ligne sur le site) :
-Nick Diakopoulo.s Algorithmic Accountability and Transparency in Journalism
-Sara Hajian. Discrimination- and Privacy-Aware Data Mining
-Salvatore Ruggieri. Privacy Attacks and Anonymization Methods as Tools for Discrimination Discovery and Fairness
-Toshihiro Kamishima and Kazuto Fukuchi. Future Directions of Fairness-Aware Data Mining: Recommendation, Causality, and Theoretical Aspects
-Sara Hajian. Discrimination- and Privacy-Aware Data Mining
-Salvatore Ruggieri. Privacy Attacks and Anonymization Methods as Tools for Discrimination Discovery and Fairness
-Toshihiro Kamishima and Kazuto Fukuchi. Future Directions of Fairness-Aware Data Mining: Recommendation, Causality, and Theoretical Aspects
