Prédire la confiance entre les gens : la machine a un meilleur jugement que les individus eux-mêmes

Le modèle d’apprentissage machine surpasse le jugement humain!

 

Ce modèle de confiance computationnelle est capable de prédire – au-delà de la précision humaine – le degré de confiance qu’une personne a envers un étranger en observant les comportements non verbaux exprimés dans son interaction sociale.
En utilisant des algorithmes d’apprentissage machine, en particulier des modèles Markov cachés (HMM), pour modéliser la relation temporelle entre des comportements non verbaux spécifiques.

En interprétant la structure savante qui en résulte, les chercheurs du MIT ont découvert que la séquence des comportements de confiance faible et élevée qu’une personne émet fournit des informations supplémentaires sur l’orientation de confiance envers son partenaire. Ces découvertes ont façonné le processus d’ingénierie des caractéristiques qui a permis à un modèle de machine vectorielle à support (SVM) d’obtenir une performance de prédiction plus précise que le jugement humain.

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