Makine öğrenme

ML Eğitiminde Önyargılarla Nasıl Başa Çıkıyorsunuz?

Shaip'in CEO'su ve kurucu ortağı Vatsal Ghiya, özel konuk özelliğinde makine öğrenimindeki önyargı hakkında bazı içgörüler paylaştı. Ek olarak, AI'daki önyargıların arkasındaki nedeni ve AI/ML modellerinde önyargının nasıl ortadan kaldırılacağını da vurguladı.

Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarımlar şunlardır:

  • AI sohbet robotu, restoran önerilerinden hizmet bileti çözümüne kadar sağlık, bankacılık ve finans gibi sektörlerde ve maaş farklarını düzeltmede giderek daha iyi bir şekilde kullanılıyor. Çok sayıda kullanım durumunda kaçınılmaz hale gelen şey, tüm süreçle ilişkili adalettir.
  • Yapay zeka modelindeki önyargı, yapay zeka uzmanlarının belirli eğilim ve tercihlerle büyük miktarda veri beslediği eğitim aşamalarında ortaya çıkar. Özellikle iki tür önyargı vardır, birincisi bilişsel önyargı ve ikincisi veri eksikliğinden kaynaklanan önyargılardır. 
  • Ancak iyi haber şu ki, yapay zeka modellerindeki önyargılar, gerçek zamanlı veri izleme ve temsili veri modelleri ile birlikte doğru veri seti kullanılarak ortadan kaldırılabilir. Günlük hayatımıza hakim olduğu için, kaliteyi korumak için girdilerimize dikkat etmek nihayetinde önemlidir.

Burada tam makaleyi okuyun:

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

sosyal paylaşım

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.