Kako se mogu otkriti pristranosti u mašinskom učenju i kako se mogu spriječiti te pristranosti?
Otkrivanje pristrasnosti u modelima mašinskog učenja je ključni aspekt osiguravanja poštenih i etičkih AI sistema. Predrasude mogu nastati iz različitih faza procesa mašinskog učenja, uključujući prikupljanje podataka, prethodnu obradu, odabir karakteristika, obuku modela i implementaciju. Otkrivanje predrasuda uključuje kombinaciju statističke analize, znanja iz domena i kritičkog mišljenja. U ovom odgovoru, mi
Da li je moguće koristiti ML za uočavanje pristrasnosti u podacima iz drugog rješenja ML-a?
Korišćenje mašinskog učenja (ML) za uočavanje pristranosti u podacima iz drugog ML rešenja je zaista izvodljivo. ML algoritmi su dizajnirani da uče obrasce i da predviđaju na osnovu obrazaca koje pronađu u podacima. Međutim, ovi algoritmi također mogu nenamjerno naučiti i održavati predrasude prisutne u podacima o obuci. Stoga postaje ključno da
Zašto je važno stalno testirati i identificirati slabosti u performansama chat bota?
Testiranje i identifikacija slabosti u performansama chat bota je od iznimne važnosti u polju umjetne inteligencije, posebno u domenu kreiranja chatbotova korištenjem tehnika dubokog učenja uz Python, TensorFlow i druge srodne tehnologije. Kontinuirano testiranje i identifikacija slabosti omogućavaju programerima da poboljšaju performanse, tačnost i pouzdanost chat bota, vodeći
Koja je svrha praćenja rezultata chatbot-a tokom treninga?
Svrha praćenja rezultata chatbota tokom obuke je da se osigura da chatbot uči i generiše odgovore na tačan i smislen način. Pažljivim posmatranjem izlaza chatbot-a, možemo identifikovati i rešiti sve probleme ili greške koje mogu nastati tokom procesa obuke. Ovaj proces praćenja igra ključnu ulogu