Представьте себе систему машинного обучения, которая использует краудсорсинговые маркировщики данных, чтобы ранжировать музыкальные рекомендации. Все этикетировщики разные, и это различие может проявляться в их этикетках. Является ли система предвзятой ? Ответ зависит от многих вещей, но одна из них — это то, кого вы спрашиваете. Предвзятость означает разные вещи для разных людей. На днях я наблюдал очень интересную дискуссию на эту тему между юристом ( Джейк Гольденфейн ) и..

Алгоритмы машинного обучения лучше всего можно понять через призму компромисса смещения и дисперсии. Смещение — это упрощающие предположения, сделанные моделью для облегчения изучения целевой функции. Как правило, параметрические алгоритмы имеют высокое смещение, что делает их быстрыми для изучения и более простыми для понимания, но в целом менее гибкими. В свою очередь, они имеют более низкую прогностическую эффективность в отношении сложных проблем, которые не соответствуют упрощающим..

Введение в AI Fairness Справедливость ИИ - важная тема для практиков машинного обучения. Мы должны осознавать, что взаимодействие с нашими моделями может иметь как положительные, так и отрицательные последствия. Хотя наша метрика успеха, как правило, является метрикой производительности (например, точности), те, кто взаимодействует с нашими моделями, могут учитывать и другие значения. Инструменты, использующие ИИ, создаются для: утверждения или отклонения ссуд; решить, следует ли..

Понимание смещения и дисперсии и их влияния на модели машинного обучения необходимо для разработки обобщающих моделей. Сегодня давайте поговорим об этих важных концепциях, не вдаваясь в технические подробности. Во-первых, мы попытаемся понять контролируемое обучение, прежде чем переходить к предвзятости и дисперсии. Поскольку мы знаем, что машинное обучение — это искусство заставить компьютеры учиться самостоятельно или распознавать шаблоны из данных самостоятельно, а не явно..

Как существующая предвзятость алгоритмов усиливает поляризацию новостей в социальных сетях? Хотя большинство из нас считают себя рациональными и логичными существами, на самом деле нами движет наше когнитивное предубеждение. Социальные сети также являются одним из мест, где распространяются эти предубеждения, и, к сожалению, с таким охватом и влиянием, что социальные сети усилили это предубеждение. Здесь я расскажу о нескольких случаях предвзятости алгоритмов НЛП (собранных из..

Смещение и дисперсия — две фундаментальные концепции машинного обучения, которые тесно связаны с производительностью модели. Понимание компромисса между ними имеет решающее значение для построения точных и надежных моделей. Предвзятость Предвзятость относится к тенденции модели делать систематические ошибки в своих прогнозах. Это можно рассматривать как недообучение, когда модель слишком проста для отражения сложности данных. Модель с высоким смещением обычно имеет низкую..