Kako lahko odkrijemo pristranskosti pri strojnem učenju in kako lahko preprečimo te pristranskosti?
Četrtek, 07 marec 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
Odkrivanje pristranskosti v modelih strojnega učenja je ključni vidik zagotavljanja pravičnih in etičnih sistemov umetne inteligence. Pristranskosti lahko izhajajo iz različnih stopenj cevovoda strojnega učenja, vključno z zbiranjem podatkov, predprocesiranjem, izbiro funkcij, usposabljanjem modela in uvajanjem. Odkrivanje pristranskosti vključuje kombinacijo statistične analize, poznavanja področja in kritičnega mišljenja. V tem odgovoru smo