Wie kann man Verzerrungen beim maschinellen Lernen erkennen und wie kann man diese verhindern?
Donnerstag, 07 März 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
Das Erkennen von Vorurteilen in Modellen des maschinellen Lernens ist ein entscheidender Aspekt bei der Gewährleistung fairer und ethischer KI-Systeme. Verzerrungen können in verschiedenen Phasen der Machine-Learning-Pipeline entstehen, darunter Datenerfassung, Vorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modelltraining und Bereitstellung. Das Erkennen von Vorurteilen erfordert eine Kombination aus statistischer Analyse, Fachwissen und kritischem Denken. In dieser Antwort haben wir
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Einleitung, Was ist maschinelles Lernen?
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