Dépendances des données : testez vos connaissances

Examinez les options suivantes.

Lesquels des modèles ci-dessous sont sensibles aux boucles de rétroaction ?
Un modèle de prévision de la circulation qui prédit les bouchons sur les sorties d'autoroute près de la plage en utilisant la fréquentation de la plage comme caractéristique.
Certains adeptes de la baignade ont tendance à décider de ce qu'ils vont faire en fonction des prévisions de circulation. Si la fréquentation est importante et qu'une circulation dense est prévue, de nombreuses personnes peuvent préférer changer leurs plans. Le nombre de personnes se rendant à la plage peut ainsi diminuer, ce qui conduit à des prévisions de circulation plus fluide, qui peuvent aboutir à leur tour à une hausse du nombre de personnes décidant d'aller à la plage, et le cycle se répète.
Un modèle de recommandation de livre qui suggère des romans que les utilisateurs sont susceptibles d'aimer en fonction de leur popularité (c'est-à-dire du volume d'achat des livres).
Les recommandations de livres vont probablement avoir pour effet d'accroître les ventes, et ces ventes supplémentaires sont réinsérées dans le modèle en tant qu'entrées, ce qui augmente la probabilité que le modèle recommande ces mêmes livres à l'avenir.
Un modèle de classement des universités qui évalue les établissements notamment sur la base de leur sélectivité, c'est-à-dire du pourcentage d'étudiants acceptés.
Le classement du modèle peut accroître l'intérêt des étudiants pour les établissements les mieux cotés, ce qui augmente le nombre de dossiers reçus. Si ces établissements continuent à accepter le même nombre d'étudiants, la sélectivité se renforce (le pourcentage d'étudiants acceptés diminue). Cela améliore le classement de ces établissements, accroissant encore davantage l'intérêt des futurs étudiants, etc.
Un modèle de résultats d'élection qui prédit le vainqueur d'une élection municipale en sondant 2 % des votants après la fermeture des bureaux de vote.
Si le modèle ne publie pas de prévisions avant la fermeture des bureaux de vote, il est impossible que celles-ci aient une influence sur le comportement des votants.
Un modèle de détermination de la valeur immobilière qui prédit le prix d'un logement en fonction de la taille (superficie en mètres carrés), du nombre de pièces et de l'emplacement du logement.
Il est impossible de modifier rapidement l'emplacement, la taille ou le nombre de pièces d'un logement en réponse aux prévisions de prix, ce qui fait qu'une boucle de rétroaction est peu probable. Toutefois, il existe une corrélation potentielle entre la taille et le nombre de pièces (les logements plus grands ont généralement davantage de pièces) qui peut nécessiter d'être éliminée.
Un modèle d'expressions faciales qui détecte si une personne sourit sur une photo, et dont l'entraînement est réalisé régulièrement, à partir d'une banque de photos mise à jour automatiquement tous les mois.
Il n'y a pas de boucle de rétroaction dans ce cas, car les prédictions du modèle n'ont aucune incidence sur la banque de photos. Toutefois, la version des données d'entrée est ici un problème, car ces mises à jour mensuelles sont susceptibles d'avoir des effets inattendus sur le modèle.