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LOCATION:Université de Montréal - Carrefour des arts et des sciences\, 31
 50\, rue Jean-Brillant \, Montréal\, QC\, Canada\, H3T 1N8
SUMMARY:Statistique vs. Science des données ?
DESCRIPTION:Titre : Statistique vs. Science des données ? Les enjeux de l
 ’intelligence artificielle pour la recherche et la prévention en crimin
 ologie
Conférencier : Éric Lacourse
Eric Lacourse\, Ph.D.\, est professe
 ur titulaire au Département de sociologie et à l’École de criminologi
 e où il enseigne des cours de méthodologie et de statistique avancée. A
 nciennement responsable du microprogramme en statistique sociale\, il est 
 reconnu pour son pragmatisme dans son enseignement et pour ses innovations
  pédagogiques et technologiques permettent un apprentissage plus personna
 lisé\, interactif et dynamique. Ses cours attirent des étudiants et prof
 essionnels de toutes les disciplines.
Résumé
Les données qui sont colli
 gées sont presque toujours nichées soit dans le temps\, dans l’espace 
 ou dans des réseaux complexes d’interactions sociales. En sciences soci
 ales\, les modèles multiniveaux et d’équations structurelles ont été
  développés pour résoudre ce problème de dépendance. En parallèle\, 
 en sciences informatiques\, plusieurs modèles d’apprentissage statistiq
 ue ont aussi été développés pour travailler avec ce genre de données.
  Ces modèles ont la capacité d’intégrer des données dont la quantit
 é et le nombre de niveaux de dépendance sont théoriquement infinis. L
 ’apprentissage profond\, par le biais de réseaux neuronaux\, offrirait 
 un cadre général qui pourrait permettre l’émergence d’un agent virt
 uel qui pourrait apprendre\, prédire et faciliter le processus décisionn
 el en temps réel tout en étant exposé à un flux continu de données. D
 es exemples appliqués d’apprentissage automatique en criminologie et le
 urs liens avec les théories du contrôle et de l’apprentissage social s
 eront présentés.
Information
Conférence présentée par le Centre inter
 national de criminologie comparée 

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