Публикации по теме 'bias'
Интуитивное объяснение компромисса отклонения смещения
Интуитивное объяснение компромисса с отклонением от смещения
Мне всегда было трудно вспомнить, что на самом деле означает этот термин. Куда бы я ни пошел, я встречал только одно определение: Высокое смещение означает недостаточное соответствие, а высокое отклонение означает чрезмерное соответствие . Поскольку это очень важная концепция при принятии решения, какой алгоритм выбрать для вашей проблемы, а также помогает Настройте свой алгоритм правильно, я решил дать интуитивное..
За счет плохо размеченных данных
Эта статья в блоге была изменена на основе выступления Нихила Кумара на конференции ODSC West 2019 на тему Расходы на плохо размеченные данные .
Введение
Вы когда-нибудь задумывались, что происходит, когда вы тренируете модель машинного обучения на действительно плохих данных? В этой статье мы покажем влияние неверных данных на модель машинного обучения. В частности, мы берем хороший набор данных, способствующий моделированию, и искажаем данные двумя разными способами...
Зачем нужно тестировать тесты в машинном обучении
Что все еще может пойти не так, даже если вы тщательно разделите наборы данных для обучения и тестирования
Если вы когда-либо взаимодействовали с продуктом машинного обучения, скорее всего, вы знаете о важности разделения обучения и тестирования модели, чтобы избежать переобучения и убедиться, что модель хорошо обобщается на невидимых данных.
Предыстория обучения и разделения тестирования
Тем, кто работает в этой области, акцент на обучении и тестировании может показаться..
🍊 Сок: Новый год, новый союз
Zumo Labs представляет The Juice, еженедельный информационный бюллетень, посвященный проблемам компьютерного зрения (а иногда и обычным проблемам). Бери, пока свежее .
Неделя с 4 по 8 января 2021 г.
____
Если бы вы спросили нас во вторник, мы бы поставили хорошие деньги на то, что объединение сотрудников Google в профсоюзы станет главной новостью недели. Хотя похоже, что это уже не так , это все еще очень важно.
Профсоюз называется Профсоюз работников Alphabet , и в него..
Как вы собирали данные?
Одним из критериев достижения общего искусственного интеллекта должна быть способность машины выявлять человеческие ошибки. Эти области включают, помимо прочего, предвзятость и ошибки в выборке, неправильно маркированные данные, аномалии в данных и т. д. Представьте себе создание машины для воспроизведения ваших ошибок — насколько ужасной она может быть?
Людям свойственно ошибаться!
Часто упускаемой из виду областью науки о данных является анализ используемых методов сбора данных. Я..
Понимание несправедливой предвзятости и последствий для продукта в сфере технологий: обучение на практике
Я присоединился к Wellcome Data Labs в качестве исследователя пользователей в ноябре 2018 года. С тех пор я вместе со своей командой изучал, что значит объединить науку о данных, этику, социальные науки и дизайн, ориентированный на пользователя, для создания удобных и справедливых продуктов.
В 2019 году мы поставили эксперимент по внедрению этического мышления в разработку продукта. С самого начала нашим основным подходом было учиться на практике. Наша цель - рассмотреть этические..
Алгоритмы или человеческое суждение
Фото Christina Morillo из Pexels
Это был насыщенный событиями период времени во время моей недавней встречи с лихорадкой денге. Я тащил свое тело в клинику на каждом шагу, когда появились первые симптомы — я чувствовал себя слабым, с ужасной головной болью, лихорадкой и низким давлением. Врач диагностировал это как обычный приступ простуды, который ухудшился, учитывая, что я простудился на прошлой неделе.
Второй раз я обратилась в другую клинику в надежде на правильный диагноз и..
