機械学習

ML トレーニングでバイアスをどのように処理しますか?

Shaip の CEO 兼共同創設者である Vatsal Ghiya 氏は、特別ゲスト機能で、機械学習のバイアスに関するいくつかの洞察を共有しました。 さらに、AI のバイアスの背後にある理由と、AI/ML モデルのバイアスを排除する方法についても強調しました。

記事からの重要なポイントは次のとおりです。

  • レストランの提案からサービス チケットの解決まで、AI チャットボットは、ヘルスケア、銀行、金融、賃金格差の是正などの業界全体でますます活用されています。 多数のユースケースで避けられないのは、プロセス全体に関連する公平性です。
  • AI モデルのバイアスは、AI の専門家が特定の傾向と好みで大量のデータを供給するトレーニング フェーズ中に発生します。 特に、バイアスにはXNUMXつのタイプがあります.XNUMXつ目は認知バイアスであり、XNUMXつ目はデータの不足によって生じるバイアスです。 
  • しかし、幸いなことに、AI モデルのバイアスは、適切なデータ セットとリアルタイムのデータ モニタリングおよび代表的なデータ モデルを使用することで排除できるということです。 それは私たちの日常生活を支配しているので、品質を維持するために私たちの入力に注意することが最終的に重要です.

ここに記事全文を読む:

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

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今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。