Публикации по теме 'bias'
Президент Трамп в образах — есть ли предвзятость?
Президент Трамп в образах — есть ли предвзятость?
На фоне утверждений президента Трампа о неточных репортажах с тех пор, как он оказался в центре политического внимания, безумие по поводу предвзятости СМИ достигло апогея. Президент Трамп назвал некоторые СМИ поставщиками «фейковых новостей» и назвал их «врагами народа». Политики, ученые, ведущие ток-шоу и другие критики также обвиняли СМИ в предвзятости.
Но основаны ли предположения президента Трампа на истине? Подсознательно или..
Могут ли алгоритмы ИИ быть необъективными?
Определение, выявление и предотвращение предвзятости
Алгоритмы ИИ все чаще используются в самых разных областях для принятия решений, влияющих на нашу повседневную жизнь. Вот некоторые примеры: набор персонала, здравоохранение, уголовное правосудие, оценка кредитного риска и т. Д. Он используется не только частными предприятиями, но и правительствами.
Одним из предполагаемых преимуществ использования ИИ или машин в целом для принятия решений является то, что они могут быть..
Предвзятые модели машинного обучения убивают решения реального мира?
Возьмите на себя ответственность за свою предвзятую модель
Смещение в модели относится к систематической ошибке или ограничению модели машинного обучения, которая приводит к тому, что она постоянно дает неточные или несправедливые результаты. Это может произойти по разным причинам, например, если обучающие данные не отражают реальную проблему, которую пытается решить модель, или если модель не предназначена для обработки определенных типов входных данных или определенных..
Привет Джухи,
Привет Джухи,
Как вы упомянули, для проблемы НЕДОСТАТОЧНО будет большое смещение и низкая дисперсия, но я думаю, что это не всегда правильно .
Для проблемы недостаточной подгонки будет высокое смещение, а также высокая дисперсия.
Это связано с тем, что если какая-либо модель дает очень плохой результат на обучающих данных ( высокая систематическая ошибка ), она также даст очень плохой результат на тестовых данных ( высокая дисперсия ).
В поисках оптимального места: уравновешивание предвзятости и дисперсии в машинном обучении
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам изучать шаблоны из данных и делать прогнозы на основе этих шаблонов. Ключевой задачей в машинном обучении является уравновешивание смещения и дисперсии моделей для получения точных и надежных прогнозов. В этой статье мы рассмотрим концепцию компромисса смещения и дисперсии и ее важность в машинном обучении.
Понимание предвзятости и дисперсии
Смещение относится к разнице между предсказанными..
Компромисс смещения и дисперсии
Когда дело доходит до точности или производительности машинного обучения, важно понимать и осваивать компромисс между отклонениями смещения. Теоретически все будут понимать концепцию смещения и дисперсии, но когда дело доходит до модели, глубокое понимание этого компромисса будет хорошей поддержкой.
Когда мы работаем с обучением моделей, основная цель — выяснить взаимосвязь между зависимой и независимой переменными в виде функции. Мы будем рассматривать каждую функцию как X1, X2,… Xn и..
Как устранить предвзятость данных в машинном обучении
Понимание того, что такое предвзятость на самом деле, и принятие правильных шагов для ее предотвращения может быть весьма полезным в области науки о данных.
Что ж, компания потратила значительную часть дохода, чтобы помочь развитию своего бизнеса с помощью машинного обучения. Как человек, который в основном занимается очисткой и подготовкой данных, а также делает ценные прогнозы для компании, есть еще один важный фактор, который следует учитывать при попытке развернуть модели..
