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

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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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