Публикации по теме 'bias'


Нечестные предубеждения в машинном обучении: что, почему, где и как их устранить
Обзор справедливости машинного обучения Эта статья знакомит с принципом справедливости машинного обучения, чтобы дать читателю представление о проблеме в целом. Честно говоря, это исследование окрашено моим собственным предвзятым пониманием этой области. Моя цель здесь - прежде всего задавать правильные вопросы. Это обширная область, и когда она кажется важной, я даю ссылки на более глубокие исследования, в которых подробно описаны причины, последствия и меры справедливости. В 2016..
Искусственный интеллект: ящик Пандоры?
Представьте, что вы едете в беспилотном автомобиле на свидание, указанное на соответствующем сайте. Или, в другом сценарии, у одного из ваших товарищей был диагностирован инсульт с помощью системы медицинской диагностики с глубоким обучением. У многих людей может возникнуть аналогичный вопрос: стоит ли доверять этим технологиям искусственного интеллекта (ИИ) нашу жизнь или жизнь наших близких? Он открыл большую банку червей. Некоторые воодушевлены и воодушевлены этим технологическим..
Ключевые типы дискриминации, о которых следует знать в ИИ, и почему это происходит и с Amazon
В 1930-х годах широко распространенная практика, известная как красная черта, значительно повлияла на города в США и Канаде. Красная черта включала в себя нанесение линий на карты для классификации областей как желательных или нежелательных. К сожалению, эти карты затем использовались в качестве основы для отказа жителям этих отмеченных областей в важнейших ресурсах, таких как кредиты, страховка и общественные услуги. Предвзятость часто связана с предубеждением, когда суждения..
Эффективные техники НЛП усиливают гендерные предубеждения
Я искал фотографии инженеров в Google Images. Из первых 30 изображений: 24 представляли только мужчин, 3 — только женщин и 1 — группу разработчиков. Я почти уверен, что доля женщин среди разработчиков намного выше 10%. Тем не менее, мой браузер был крайне склонен к представлению мужчин. Я пробовал с другими запросами, такими как учитель дошкольного образования, учитель колледжа, медсестра… все они были гендерно предвзятыми. Это не является большим сюрпризом, модели информационного..
Что можно сделать, чтобы непредвзято относиться к ChatGPT и защитить будущее?
По мере того, как ИИ становится все более распространенным в целом, и в частности, использование ChatGPT для любого сумасшедшего использования быстро растет, возможно ли обучить его так, чтобы предубеждения, всегда присутствующие в средствах массовой информации и в Интернете, сами данные, используемые в обучении, сведены к минимуму? Можно ли свести к минимуму эту предвзятость, не привнося в обучение наши собственные предубеждения, даже если информация, в которой преобладают западные..
Предвзятость
Предвзятость Возможно, скоро придет время, когда самообучение и самосознание будут встроены в определение класса материнских объектов. И вам, возможно, придется иметь дело с метавариантностью, градиентом и наклоном на каждом этапе для каждого объекта. Как люди делают в каждый момент этой универсальной среды выполнения. Object implements Serializable,SelfLearner,SelfAware Но можешь ли ты отпустить их!!! Свободны изучать все, что хотят, и решать, как они узнают правильно. НЕТ! вы..
Компромисс между смещением и дисперсией в машинном обучении для начинающих
Элементы для оптимизации моделей машинного обучения с учителем Введение Каждый раз, когда вы будете пытаться создать модель контролируемого машинного обучения ( здесь различные типы моделей машинного обучения), вы должны считаться с компромиссом смещения и дисперсии. Независимо от того, сколько у вас данных или насколько хорошо вы их очищаете и обрабатываете, этот тип компромисса всегда будет. Итак, давайте начнем с объяснения смещения и дисперсии, чтобы лучше понять, как эти два..