Hvordan kan man oppdage skjevheter i maskinlæring og hvordan kan man forhindre disse skjevhetene?
Torsdag 07 mars 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
Å oppdage skjevheter i maskinlæringsmodeller er et avgjørende aspekt for å sikre rettferdige og etiske AI-systemer. Forstyrrelser kan oppstå fra ulike stadier av maskinlæringspipeline, inkludert datainnsamling, forhåndsbehandling, funksjonsvalg, modellopplæring og distribusjon. Å oppdage skjevheter innebærer en kombinasjon av statistisk analyse, domenekunnskap og kritisk tenkning. I dette svaret sier vi
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduksjon, Hva er maskinlæring
Merket under:
AI-etikk, Kunstig intelligens, Bias Detection, Forbehandling av data, Rettferdighet I ML, Modellevaluering