Ako sa dajú odhaliť skreslenia v strojovom učení a ako sa dá týmto skresleniam predchádzať?
Detekcia predsudkov v modeloch strojového učenia je kľúčovým aspektom zabezpečenia spravodlivých a etických systémov AI. Predsudky môžu vzniknúť v rôznych fázach procesu strojového učenia, vrátane zberu údajov, predbežného spracovania, výberu funkcií, trénovania modelu a nasadenia. Detekcia predsudkov zahŕňa kombináciu štatistickej analýzy, znalostí domény a kritického myslenia. V tejto odpovedi sme
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Je možné použiť ML na zistenie skreslenia údajov z iného riešenia ML?
Použitie strojového učenia (ML) na zistenie skreslenia údajov z iného riešenia ML je skutočne uskutočniteľné. Algoritmy ML sú navrhnuté tak, aby sa učili vzory a robili predpovede na základe vzorov, ktoré nájdu v údajoch. Tieto algoritmy sa však môžu tiež neúmyselne učiť a udržiavať zaujatosti prítomné v trénovacích údajoch. Preto sa stáva rozhodujúcim
- vyšlo v Umelá inteligencia, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, úvod, Čo je to strojové učenie
Prečo je dôležité neustále testovať a identifikovať slabé miesta vo výkone chatbota?
Testovanie a identifikácia slabých stránok vo výkone chatbota má prvoradý význam v oblasti umelej inteligencie, konkrétne v oblasti vytvárania chatbotov pomocou techník hlbokého učenia s Pythonom, TensorFlow a ďalšími súvisiacimi technológiami. Nepretržité testovanie a identifikácia slabých stránok umožňuje vývojárom zlepšiť výkon, presnosť a spoľahlivosť chatbota, ktorý vedie
Aký je účel sledovania výstupov chatbota počas tréningu?
Účelom monitorovania výstupov chatbota počas tréningu je zabezpečiť, aby sa chatbot učil a generoval odpovede presným a zmysluplným spôsobom. Pozorným sledovaním výstupov chatbota dokážeme identifikovať a riešiť akékoľvek problémy alebo chyby, ktoré sa môžu vyskytnúť počas tréningového procesu. Tento monitorovací proces zohráva kľúčovú úlohu