Hvordan kan man opdage skævheder i maskinlæring, og hvordan kan man forhindre disse skævheder?
Torsdag 07 March 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
Detektering af skævheder i maskinlæringsmodeller er et afgørende aspekt for at sikre retfærdige og etiske AI-systemer. Fordomme kan opstå fra forskellige stadier af maskinlæringspipelinen, herunder dataindsamling, forbehandling, valg af funktioner, modeltræning og implementering. Detektering af skævheder involverer en kombination af statistisk analyse, domæneviden og kritisk tænkning. I dette svar har vi
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduktion, Hvad er maskinindlæring
Tagged under:
AI-etik, Kunstig intelligens, Bias Detection, Dataforarbejdning, Retfærdighed I ML, Modelvurdering