Come limitare distorsioni e discriminazioni nei modelli di apprendimento automatico?
Per limitare efficacemente bias e discriminazioni nei modelli di apprendimento automatico, è essenziale adottare un approccio multiforme che comprenda l'intero ciclo di vita del machine learning, dalla raccolta dei dati all'implementazione e al monitoraggio del modello. I bias nell'apprendimento automatico possono derivare da varie fonti, tra cui dati distorti, ipotesi sui modelli e gli algoritmi stessi. Affrontare questi bias richiede
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Come proteggere la privacy dei dati utilizzati per addestrare i modelli di apprendimento automatico?
Proteggere la privacy dei dati utilizzati per addestrare i modelli di apprendimento automatico è un aspetto fondamentale per uno sviluppo responsabile dell'intelligenza artificiale. Implica una combinazione di tecniche e pratiche progettate per garantire che le informazioni sensibili non vengano divulgate o utilizzate in modo improprio. Questo compito è diventato sempre più importante con la crescita della scala e della complessità dei modelli di apprendimento automatico.
Come garantire la trasparenza e la comprensibilità delle decisioni prese dai modelli di apprendimento automatico?
Garantire la trasparenza e la comprensibilità nei modelli di apprendimento automatico è una sfida complessa che coinvolge considerazioni sia tecniche che etiche. Con l'impiego crescente dei modelli di apprendimento automatico in settori critici come la sanità, la finanza e le forze dell'ordine, la necessità di chiarezza nei processi decisionali diventa fondamentale. Questo requisito di trasparenza è guidato dalla necessità
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