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Des données aux décisions : Visualisations et modélisation d'apprentissage automatique des données de propriétés locatives
Sujets abordés dans cet article : Traitement et ingénierie des données Vision par ordinateur
Selon le recensement de 2021, il y avait 5 millions de ménages locataires au Canada, ce qui signifie qu'environ un tiers des ménages canadiens sont locataires. Une grande partie de cette activité de location se fait toutefois dans le secteur privé, ce qui entraîne des données limitées et incohérentes. Pour combler ces lacunes dans les connaissances, NorQuest College a acquis, traité, analysé et représenté visuellement les annonces immobilières de la partie prenante, le Community Data Program, pour l'Ontario.
Adoption d'une pratique de MLOps générale pour les applications de production de l'apprentissage automatique dans l'Indice des prix à la consommation canadien
Sujets abordés dans cet article : Traitement et ingénierie des données Analyse et production de texte Éthique et apprentissage automatique responsable
L'utilisation responsable de l'apprentissage automatique (AA) dans les statistiques officielles requiert divers processus pour veiller à ce que l'AA soit élaboré de manière fiable et axé sur les mesures, et qu'il soit directement lié à la satisfaction des besoins en matière de traitement d'un programme statistique précis. Ces processus peuvent être opérationnalisés dans un cadre connu sous le nom d'opérations d'apprentissage automatique (ML Operations ou MLOps). Se concentrant sur le cas d'utilisation de l'Indice des prix à la consommation (IPC) canadien, le présent article donne un aperçu de la manière dont divers processus de MLOps peuvent être créés pour garantir que les modèles d'AA qui classent des produits uniques dans les catégories du système de classification de l'IPC respectent des pratiques exemplaires en matière d'assurance de la qualité, de transparence, de gouvernance et de provenance, assurant ainsi la résolution du problème de détérioration du modèle et la fiabilité des statistiques de prix calculées à partir de données administratives. L'article décrit également comment le cadre des MLOps pourrait être mis en œuvre en offrant une vue d'ensemble d'un modèle de maturité, et se concentre sur plusieurs composantes clés importantes pour les statistiques de prix.
Détection des renseignements identificatoires personnels dans les données non structurées à l'aide de Microsoft Presidio
Sujets abordés dans cet article : Éthique et utilisation responsable de l'apprentissage automatique
À l'ère numérique, les organisations recueillent et stockent de grandes quantités de données sur leurs clients, leurs employés et leurs partenaires. Ces données contiennent souvent des renseignements identificatoires personnels (RIP). Avec la multiplication des violations de données et des cyberattaques, la protection des RIP est devenue une préoccupation majeure pour les entreprises et les organismes gouvernementaux. Dans le présent article, Statistique Canada présente en détail Microsoft Presidio et la façon dont cet outil aide les organisations au Canada à se conformer aux lois en matière de protection de la vie privée.
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