Làm cách nào để phát hiện những thành kiến trong học máy và làm cách nào để ngăn chặn những thành kiến này?
Thứ năm, 07 Tháng 3 2024
by Anny Caroline của Araújo Faria
Phát hiện những thành kiến trong các mô hình học máy là một khía cạnh quan trọng để đảm bảo các hệ thống AI công bằng và có đạo đức. Sự thiên vị có thể phát sinh từ các giai đoạn khác nhau của quy trình học máy, bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, lựa chọn tính năng, đào tạo mô hình và triển khai. Việc phát hiện những thành kiến bao gồm sự kết hợp giữa phân tích thống kê, kiến thức chuyên môn và tư duy phản biện. Trong phản hồi này, chúng tôi
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Giới thiệu, Học máy là gì
Gắn thẻ theo:
Đạo đức AI, Trí tuệ nhân tạo, Phát hiện sai lệch, Xử lý dữ liệu, Sự công bằng trong ML, Đánh giá mô hình