Kaip galima aptikti mašininio mokymosi šališkumą ir kaip galima išvengti šių paklaidų?
Ketvirtadienis, 07 Kovo 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
Mašininio mokymosi modelių šališkumo aptikimas yra esminis aspektas siekiant užtikrinti sąžiningas ir etiškas AI sistemas. Nukrypimai gali atsirasti dėl įvairių mašininio mokymosi etapų, įskaitant duomenų rinkimą, išankstinį apdorojimą, funkcijų pasirinkimą, modelio mokymą ir diegimą. Šališkumo aptikimas apima statistinės analizės, srities žinių ir kritinio mąstymo derinį. Šiame atsakyme mes