Hoe kun je vooroordelen in machine learning detecteren en hoe kun je deze vooroordelen voorkomen?
Donderdag 07 maart 2024
by Anny Caroline de Araújo Faria
Het opsporen van vooroordelen in machine learning-modellen is een cruciaal aspect om eerlijke en ethische AI-systemen te garanderen. Vooroordelen kunnen voortkomen uit verschillende stadia van de machine learning-pijplijn, waaronder gegevensverzameling, voorverwerking, functieselectie, modeltraining en implementatie. Het opsporen van vooroordelen omvat een combinatie van statistische analyse, domeinkennis en kritisch denken. In deze reactie hebben wij
- Gepubliceerd in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introductie, Wat is machine learning
Tagged onder:
AI-ethiek, Artificial Intelligence, Bias detectie, Data Preprocessing, Eerlijkheid in ML, Modelevaluatie