Hur kan man upptäcka fördomar i maskininlärning och hur kan man förhindra dessa fördomar?
Torsdag, 07 mars 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
Att upptäcka fördomar i maskininlärningsmodeller är en avgörande aspekt för att säkerställa rättvisa och etiska AI-system. Fördomar kan uppstå från olika stadier av maskininlärningspipelinen, inklusive datainsamling, förbearbetning, funktionsval, modellträning och implementering. Att upptäcka fördomar involverar en kombination av statistisk analys, domänkunskap och kritiskt tänkande. I detta svar har vi
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Beskrivning, Vad är maskininlärning
Taggad under:
AI-etik, Artificiell intelligens, Bias Detection, Förbehandling av data, Rättvisa I ML, Modellutvärdering