Come si possono rilevare i pregiudizi nell'apprendimento automatico e come si possono prevenire questi pregiudizi?
Giovedi, 07 marzo 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
Rilevare i bias nei modelli di machine learning è un aspetto cruciale per garantire sistemi di IA equi ed etici. I pregiudizi possono derivare da varie fasi della pipeline di machine learning, tra cui la raccolta dei dati, la preelaborazione, la selezione delle funzionalità, l'addestramento del modello e la distribuzione. Il rilevamento dei pregiudizi implica una combinazione di analisi statistica, conoscenza del dominio e pensiero critico. In questa risposta, noi
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Etica AI, Intelligenza Artificiale, Rilevamento bias, Pre-elaborazione dei dati, Equità in ML, Valutazione del modello