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« Dorénavant, il est encore plus simple pour un diffuseur de contenu de flouter ce qu’il souhaite. L’outil de détection des visages ayant été amélioré pour l’occasion, il est maintenant capable de reconnaître une même personne tout le long d’une vidéo. Ainsi, pour flouter le visage de ces personnes, il vous suffira de cliquer sur la vignette de son visage au sein de l’outil Retouches, et Blur Faces s’occupe de flouter chaque image de la vidéo où le visage est détecté ».

Source : YouTube améliore son outil de floutage des visages dans les vidéos – Tech – Numerama

« The process of mathematically defining “fair” decision-making metrics also forces us to pin down tradeoffs between fairness and accuracy that must be faced and have sometimes been swept under the carpet by policy-makers. It makes us rethink what it really means to treat all groups equally—in some cases equal treatment may only be possible by learning different group-specific criteria.There is an entirely new field emerging at the intersection of computer science, law, and ethics. It will not only lead to fairer algorithms, but also to algorithms which track accountability, and make clear which factors contributed to a decision. There’s much reason to be hopeful! » – Jennifer T. Chayes.

Source : How Machine Learning Advances Will Improve the Fairness of Algorithms | HuffPost

« Teemo est capable en effet, de manière très discrète, de pister pas moins de 10 millions de Français, toutes les trois minutes, sans leur consentement grâce à une cinquantaine d’applications « partenaires ».Derrière les mirifiques promesses de géolocalisation améliorée pour la publicité, la firme Teemo cache en réalité un modèle porté sur une surveillance forcée des utilisateurs français, et cela, au profit des marques qui se payent ses services ».

Source : Enquête : comment les apps Figaro, L’Équipe ou Closer participent au pistage de 10 millions de Français – Politique – Numerama

« Here, we are interested in the 2006-2015 period, ten years during which 25.000 projects involving 45.000 people produce a 2-mode graph of more than 63.000 edges. To focus on projects and disciplines, the network is projected into a 1-mode graph of projects only. Thus, the graph displayed below contains over 15.000 projects that were funded between 2006 and 2015 » – Martin Grandjean.

Source : Martin Grandjean » Digital humanities, Data visualization, Network analysis » Complex network visualisation for the history of interdisciplinarity: Mapping research funding in Switzerland

« Over the past week, our bot was undefeated against many top professionals including SumaiL (top 1v1 player in the world) and Arteezy (top overall player in the world). Dota 1v1 is a complex game with hidden information. Agents must learn to plan, attack, trick, and deceive their opponents. The correlation between player skill and actions-per-minute is not strong, and in fact, our AI’s actions-per-minute are comparable to that of an average human player ».

Elon Musk ne comprend peut-être rien à l’IA, mais Tesla et OpenAI ont « un peu » d’avance sur Google, et beaucoup sur Facebook…

Imaginons un monde où le Go serait comme le morpion !

Source : Open AI – Dota 2

« Over the last months, I reported about 300 hate tweets. Twitter failed to delete most of them, so I sprayed them in front of their office ».

via Shahak Shapira

Deep learning software for colorizing black and white images with a few clicks.

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