Vatsal Ghiya, uitvoerende hoof en medestigter van die Shaip in die spesiale gasfunksie het 'n paar insigte oor vooroordeel in masjienleer gedeel. Daarbenewens het hy ook die rede agter vooroordele in KI beklemtoon en hoe om vooroordeel in KI/ML-modelle uit te skakel.
Die belangrikste take-aways van artikel is:
- Van restaurantvoorstelle tot dienskaartjie-resolusie, word KI-kletsbot toenemend goed gebruik oor industrieë soos gesondheidsorg, bankwese en finansies, en die regstelling van loongapings. Met 'n groot aantal gebruiksgevalle word regverdigheid wat met die hele proses geassosieer word, onvermydelik.
- Vooroordeel in die KI-model vind plaas tydens die opleidingsfases waar KI-kundiges volumes data met sekere neigings en voorkeure voer. Daar is veral twee tipes vooroordele, eerstens kognitiewe vooroordeel en tweedens is vooroordele wat voorkom as gevolg van 'n gebrek aan data.
- Maar die goeie nuus is dat vooroordele in KI-modelle uitgeskakel kan word deur die regte stel data te gebruik saam met intydse datamonitering en verteenwoordigende datamodelle. Aangesien dit ons daaglikse lewe oorheers, is dit uiteindelik belangrik om versigtig te wees met ons insette om kwaliteit te handhaaf.
Lees die volledige artikel hier:
https://datafloq.com/read/how-to-handle-bias-in-machine-learning/
