#1119288: Было разработано программное обеспечение, которое использует машинное обучение для прогнозирования риска повторного преступления и создает свою модель прогнозирования на основе прошлых полицейских записей об арестах. Может ли в данном случае программное обеспечение неверно интерпретировать вышеуказанное?

• Да, любая система машинного обучения, которая изучает эти данные, может незаметно внести любую необъективность в код, в силу того, что программное обеспечение не просчитывает различные внешние обстоятельства (состояние аффекта, эксцесс исполнителя), которые могут повлиять на совершение преступления
• Нет, так как разработчики обязаны внести в программное обеспечение различные варианты возможных внешних обстоятельств, что могут повлиять на объективность прогнозирования, что снижает возможность не верного прогнозирования.
• Нет, так как любые данные, которые проанализирует данное программное обеспечение, будут считаться заведомо верными.

Данная дисциплина изучает фундаментальные принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и интерпретацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическому применению полученных знаний для решения реальных задач в бизнесе, науке и IT. Курс развивает навыки работы с большими массивами данных, визуализации результатов и принятия обоснованных решений на основе аналитики.