机器学习

您如何处理 ML 培训中的偏差?

Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 在特邀嘉宾中分享了一些关于机器学习偏差的见解。 此外,他还强调了 AI 偏见背后的原因以及如何消除 AI/ML 模型中的偏见。

文章的要点是:

  • 从餐厅建议到服务票解决,人工智能聊天机器人越来越多地被用于医疗保健、银行和金融等行业,并解决工资差距问题。 对于大量用例,不可避免的是与整个过程相关的公平性。
  • 人工智能模型中的偏差发生在人工智能专家以特定倾向和偏好提供大量数据的训练阶段。 特别是有两种类型的偏见,第一种是认知偏见,第二种是由于缺乏数据而发生的偏见。 
  • 但是,好消息是,可以通过使用正确的数据集以及实时数据监控和代表性数据模型来消除 AI 模型中的偏差。 由于它主宰着我们的日常生活,因此谨慎对待我们的输入以保持质量最终变得很重要。

阅读完整的文章在这里:

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

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