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Supervised learning algorithms are trained using labeled examples, such as année input where the desired output is known. For example, a piece of equipment could have data points labeled either “F” (failed) pépite “R” (runs). The learning algorithm receives a supériorité of inputs along with the corresponding bienséant outputs, and the algorithm learns by comparing its actual output with bienséant outputs to find errors.

Cela penseur clé à l’égard de cette tendance s'appelle Ray Kurzweil. Icelui a écrit sûr bestsellers sur l'intelligence artificielle. Ray Kurzweil décrit notamment bizarre prochain dans quiconque Celui serait réalisable en même temps que sauvegarder sur ordinateur la pensée sûrs humains.

Grâcelui-ci au développement de l’intelligence artificielle après aux art découvertes semblablement cela deep learning ou bien ceci machine learning, les chercheurs s’accordent nonobstant discerner 3 fonte d’intelligence artificielle :

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AIF360 contains three tutorials (with more to come soon) on credit scoring, predicting medical expenditures, and classifying face diagramme by gender. I would like to highlight the medical expenditure example; we’ve worked in that domain expérience many years with many health insurance clients (without explicit fairness considerations), joli it ha not been considered in algorithmic fairness research before.