Machine Learning

Wéi handhabt Dir Bias am ML Training?

Vatsal Ghiya, CEO a Matgrënner vun der Shaip an der spezieller Gaascht Feature gedeelt e puer Abléck iwwer Bias am Maschinnléieren. Zousätzlech huet hien och de Grond hannert Biases an AI betount a wéi een Bias an AI / ML Modeller eliminéiert.

De Schlëssel Take-Aways vum Artikel sinn:

  • Vu Restaurant Suggestiounen bis Service Ticket Resolutioun, AI Chatbot gëtt ëmmer méi gutt genotzt iwwer Industrien wéi Gesondheetsariichtung, Banken, a Finanzen, an d'Léin Lücken fixéieren. Mat enger grousser Zuel vu Benotzungsfäll, wat inévitabel gëtt, ass Fairness mam ganze Prozess assoziéiert.
  • Bias am AI Modell geschitt während den Trainingsphasen, wou AI Experten Volumen vun Daten mat bestëmmten Neigungen a Virléiften fidderen. Besonnesch ginn et zwou Aarte vu Biasen, éischt kognitiv Bias an zweet sinn Biases déi optrieden wéinst Mangel un Daten. 
  • Awer, déi gutt Noriicht ass datt Viraussetzungen an AI Modeller eliminéiert kënne ginn andeems Dir de richtege Set vun Donnéeën zesumme mat Echtzäit Dateniwwerwaachung a representativ Datemodeller benotzt. Well et eist Alldag dominéiert, ass et schlussendlech wichteg virsiichteg ze sinn mat eisem Input fir d'Qualitéit z'erhalen.

Huelt de ganzen Artikel hei:

https://datafloq.com/read/how-to-handle-bias-in-machine-learning/

Sozial Share

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.