چگونه می توان سوگیری ها را در یادگیری ماشین تشخیص داد و چگونه می توان از این سوگیری ها جلوگیری کرد؟
تشخیص سوگیری ها در مدل های یادگیری ماشینی یک جنبه حیاتی برای اطمینان از سیستم های هوش مصنوعی منصفانه و اخلاقی است. سوگیری ها می توانند از مراحل مختلف خط لوله یادگیری ماشین، از جمله جمع آوری داده ها، پیش پردازش، انتخاب ویژگی، آموزش مدل، و استقرار ایجاد شوند. تشخیص سوگیری ها شامل ترکیبی از تجزیه و تحلیل آماری، دانش حوزه و تفکر انتقادی است. در این پاسخ ما
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
آیا می توان از ML برای تشخیص سوگیری در داده های راه حل ML دیگر استفاده کرد؟
استفاده از یادگیری ماشین (ML) برای تشخیص سوگیری در دادههای یک راهحل ML دیگر در واقع امکانپذیر است. الگوریتمهای ML برای یادگیری الگوها و پیشبینی بر اساس الگوهایی که در دادهها پیدا میکنند طراحی شدهاند. با این حال، این الگوریتمها همچنین میتوانند ناخواسته سوگیریهای موجود در دادههای آموزشی را یاد بگیرند و تداوم بخشند. بنابراین، بسیار مهم می شود
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, معرفی, یادگیری ماشینی چیست
چرا آزمایش و شناسایی مداوم نقاط ضعف در عملکرد یک چت بات مهم است؟
آزمایش و شناسایی نقاط ضعف در عملکرد یک چت بات در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه ایجاد چت ربات با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق با پایتون، تنسورفلو و سایر فناوری های مرتبط از اهمیت بالایی برخوردار است. آزمایش مداوم و شناسایی نقاط ضعف به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا عملکرد، دقت و قابلیت اطمینان ربات چت را افزایش دهند و منجر به
هدف از نظارت بر خروجی چت بات در حین آموزش چیست؟
هدف از نظارت بر خروجی چت بات در طول آموزش این است که اطمینان حاصل شود که چت بات در حال یادگیری و ایجاد پاسخ به شیوه ای دقیق و معنادار است. با مشاهده دقیق خروجی چت بات، میتوانیم مشکلات یا خطاهایی را که ممکن است در طول فرآیند آموزش ایجاد شود، شناسایی و برطرف کنیم. این فرآیند نظارت نقش مهمی ایفا می کند