Machine Learning

Machine Learning can be defined in various ways related to a scientific domain concerned with the design and development of theoretical and implementation tools that allow building systems with some Human Like intelligent behavior. Machine learning addresses more specifically the ability to improve automatically through experience

Renforcement en-ligne pour l’apprentissage conjoint de l’analyseur sémantique et du gestionnaire de dialogue d’un système d’interaction vocale

Co-localisées avec la Plate-Forme Intelligence Artificielle (PFIA 2019)National audienceDesign of dialogue systems has witnessed many advances lately, yet acquiring a huge dataset remains a hindrance to their fast development for a new task or language. On-line learning is pursued in this paper as a convenient way to alleviate these difficulties. After the system modules are initiated, a single process handles data collection, annotation and use in training algorithms. A new challenge is to control the cost of the on-line learning borne by the user. Our work focuses on learning the semantic parsing and dialogue management modules. In this context, we propose several variants of simultaneous learning which are tested in user trials to confirm that only a few hundred training dialogues allow us to achieve good performance and overstep a rule-based handcrafted system. The analysis of these experiments gives us some insights, discussed in the paper, about the difficulty for the system’s trainers to establish a coherent and constant behavioural strategy to enable a fast and good-quality training phase.Si la conception des systèmes de dialogue a connu de nombreuses avancées ces dernières années, l’acquisition de grands ensembles de données reste une difficulté pour leur développement rapide dans le cadre d’une nouvelle tâche. L’apprentissage en-ligne est considéré dans cet article comme un moyen pratique de surmonter cette limite. Une fois les modules du système initialisés, un unique processus gère la collection des données, leur annotation et leur utilisation dans les algorithmes d’apprentissage. Il faut alors pouvoir contrôler le coût induit pour l’utilisateur lors de cet apprentissage en-ligne. Notre travail s’intéresse à l’apprentissage simultané des modules d’analyse sémantique et de gestion du dialogue. Dans ce contexte, nous proposons différentes variantes d’apprentissage conjoint qui sont testées avec des tests utilisateurs afin de confirmer que quelques centaines de dialogues d’apprentissage seulement permettent d’atteindre de bonnes performances, améliorant celles d’un système expert à base de règles. L’analyse de ces expérimentations dans l’article fait aussi apparaître des difficultés rencontrées par les entraîneurs du système pour établir une stratégie cohérente et stable durant la phase d’apprentissage

Emerging organizational architecture of algorithmic management and the institutional context of weak collective voice : Hungary

The INCODING project studies dynamics in the (co)governance of Algorithmic Management and Artificial Intelligence-techniques from a Comparative Industrial Relations-perspective. By identifying the main challenges for workers and their representatives, it aims to explore how to contribute to Inclusive and Transparent Algorithmic Management

A Case Study Of Community Engagement Practice In A Petroleum Operating Company In Sudan

This case is about the community engagement practice of JOC Petroleum, a joint venture oil operating company in Sudan. Kajian mengenai amalan hubungjalin masyarakat oleh JOC Petroleum, sebuah syarikat usahasama minyak di Sudan