Är det möjligt att använda ML för att upptäcka bias i data från en annan ML-lösning?
Att använda maskininlärning (ML) för att upptäcka bias i data från en annan ML-lösning är verkligen genomförbart. ML-algoritmer är designade för att lära sig mönster och göra förutsägelser baserat på de mönster de hittar i data. Men dessa algoritmer kan också oavsiktligt lära sig och vidmakthålla fördomar som finns i träningsdata. Därför blir det avgörande att
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Beskrivning, Vad är maskininlärning
Vilka är de olika faserna av ML-pipeline i TFX?
TensorFlow Extended (TFX) är en kraftfull plattform med öppen källkod designad för att underlätta utveckling och driftsättning av modeller för maskininlärning (ML) i produktionsmiljöer. Den tillhandahåller en omfattande uppsättning verktyg och bibliotek som möjliggör konstruktion av ML-pipelines från slut till ände. Dessa pipelines består av flera distinkta faser, som var och en tjänar ett specifikt syfte och bidrar