Mądrość tłumu (wisdom of crowds) zakłada, że gdy mamy wiele osób, to podjęta kolektywnie decyzja prawie na pewno będzie poprawna. To szeroko wykorzystywana technika w uczeniu maszynowym - na tej idei opierają się takie metody jak bagging czy lasy losowe. Co jednak bedzie się działo, gdy poszczególne osoby - lub modele ML - będą ze sobą skorelowane? O tym mówi praca When the crowd gets it wrong – the limits of collective wisdom in machine learning, której motorem jest Kamil Orzechowski, a współautorami Agata i Piotr Fronczakowie.