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Par exemple, que ce soit ou non un technicien est en contrôle de de faire une évaluation statistique des informations recueillies tout au long l'étalonnage, il doit posséder les talents nécessaires par aider à faire une telle évaluation. Le travailleurs pourrait acquérir ces capacités de différentes façons, comme l'scolarisation formelle, la coaching formelle, la formation en cours de travail, ou un autre commun convenable. Si les travaux de laboratoire sont limités à l'utilisation de tels microclimats, la température ambiante peut changer sans que cela peut n'ait de répercussions sur la compatibilité des résultats des mesures. En supplémentaire des nécessités techniques, ces techniques doivent être conformes aux exigences métrologiques applicables. Ce sont des techniques souvent complexes qui nécessitent des données approfondies.

Au Canada, la classification naïve bayésienne est utilisée dans différents outils d’apprentissage automatique. Par exemple, des chercheurs de l’Université d'une Saskatchewan mènent un projet d’apprentissage automatisé visant à remplacer le Level Service Inventory – Ontario Revised (LSI-OR). Le LSI-OR est un instrument utilisé afin de avoir l'intention à des déterminations de la valeur des dangers et des besoins dans le système correctionnel canadien. Si cette technologie est à la fin adoptée, elle sera le premier instance au Canada d’une technique algorithmique utilisée dans le contexte correctionnel. Elle pourrait avoir une influence directe les sélections concernant la liberté des individus.

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