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Discute de l'évaluation des classificateurs binaires, y compris le rappel, la sensibilité, la spécificité, les courbes ROC et les mesures de performance.
Explore les sources d'injustice dans l'apprentissage automatique, l'importance des mesures d'équité et l'évaluation des prédictions des modèles à l'aide de diverses mesures d'équité.
Couvre le concept de biométrie, le processus d'inscription et de vérification de la biométrie, et l'importance d'équilibrer les faux positifs et les faux négatifs.
Explore l'efficacité de la table de hachage, les fonctions totales dans la modélisation de code et les relations bien fondées pour la terminaison des fonctions récursives.