Публикации по теме 'bias'
Подводные камни предвзятости ИИ в здравоохранении
Алгоритмы искусственного интеллекта в здравоохранении часто имеют тенденцию непреднамеренно принимать нежелательные ошибки, что приводит к неправильной диагностике и рекомендациям. Объяснимый ИИ может стать ключом к решению этой проблемы.
Появление искусственного интеллекта (ИИ) привело к использованию агрегированных данных в здравоохранении для разработки сложных моделей для автоматизации диагностики. Это расширило возможности практикующего врача, адаптировав лечение и эффективно..
Предвзятость в ИИ — часть 4
Как бороться с предвзятостью данных?
Как мы можем решить проблемы смещения в моделях и данных?
Добро пожаловать в четвертую и последнюю часть серии, где я пытаюсь обсудить и упомянуть решения, которые можно использовать против предубеждений. Первым и трудным шагом в создании модели ИИ является признание того, что ваша модель и данные могут иметь предвзятость, и проверка этого и обнаружение предвзятости в вашей модели. В большинстве случаев разработчики моделей используют готовые..
5 инструментов для обнаружения и устранения предвзятости в моделях машинного обучения
Справедливость и предвзятость
5 инструментов для обнаружения и устранения предвзятости в моделях машинного обучения
Вам не нужно делать тяжелую работу в одиночку.
Если вы когда-либо разрабатывали или работали над каким-либо типом алгоритма машинного обучения, то вам должно быть - в какой-то момент - необходимо проверить, не является ли ваша модель предвзятой, и убедиться, что эта предвзятость устранена. Наличие предвзятой системы приведет к неточным результатам, которые могут..
Жертва предвзятости подтверждения!
Пару дней назад мне назначили задачу X , которую нужно выполнить в течение дня или двух. Это не было непреодолимой проблемой, но нужно было многое изменить. Сразу после планирования спринта я обсудил с одним из моих коллег подход к решению этой задачи. В то время одно решение пришло мне в голову из ниоткуда, и я постоянно искал доказательства в поддержку этого решения.
Позже, пытаясь решить проблему, мои решения были сосредоточены только на том подходе, который поражал меня с самого..
Фаза 2: смещение, основанное на внешнем виде в системах с искусственным интеллектом
Авторы: Джон Ангилери, Джозеф ДиПалма и Зилин Ма
Поскольку развитие искусственного интеллекта (ИИ) с каждым годом становится все более впечатляющим, этические последствия, касающиеся сущностей с такими потрясающими когнитивными способностями, требуют нашего внимания. И нашему вниманию это было уделено. В популярной культуре множество фильмов, телешоу, романов и т. Д. Комментируют наше будущее с интеллектуальными машинами. В других местах исследовательские институты и академические круги..
Как предвзятый ИИ может научить нас быть лучшими людьми
Позвольте мне сказать вам, что сейчас захватывающее время быть специалистом по обработке данных, когда все и их бабушки подпрыгивают на подножке ИИ, все хотят , чтобы ИИ все исправлял. Мне безмерно нравится новый сексуальный статус исторически сложного направления машинного обучения. Если вы не знакомы с этим термином, вы можете поблагодарить специалистов по связям с общественностью и маркетингу за то, что каким-то образом удалось изменить бренд на запутанном перекрестке, где..
ML 101: Смещение и переобучение
Эта серия статей связывает концепции машинного обучения с идеями и опытом, с которыми мы все знакомы в реальной жизни. Они должны быть понятны всем, у кого есть среднее образование.
Мы с вами постоянно пытаемся предсказать будущее. Понимание того, как ваши действия влияют на то, что произойдет, поможет вам принимать более правильные решения. Поскольку на самом деле вы не можете видеть будущее, вы используете наш прошлый опыт, чтобы найти связь между двумя или более событиями, а затем..
