Публикации по теме 'bias'
Новый искусственный интеллект Metaverse пытается исправить гендерную предвзятость
На этой неделе новая система искусственного интеллекта Metaverse с открытым исходным кодом пытается исправить гендерную предвзятость в биографиях Википедии.
Добро пожаловать в The Digital Eye , ваш еженедельный обзор последних новостей в области технологий.
Наша команда экспертов прочесала Интернет в поисках самых интересных и информативных статей, чтобы вы могли быть в курсе всего, что связано с цифровыми технологиями, данными, блокчейном, искусственным интеллектом и аналитикой...
Выявление и исправление смещения ярлыков в машинном обучении
По мере того как машинное обучение (ML) становится все более эффективным и широко распространенным, оно становится все более распространенным в системах, оказывающих реальное влияние, от рекомендаций по кредитам до решений о приеме на работу. С ростом использования возникает риск предвзятости - предвзятые данные обучения могут привести к предвзятым алгоритмам машинного обучения, что, в свою очередь, может увековечить дискриминацию и предвзятость в обществе.
В новой статье от Google..
Машинное обучение 1: Урок 12
Мои личные заметки из класса машинного обучения . Эти примечания будут и дальше обновляться и улучшаться по мере того, как я продолжаю просматривать курс, чтобы по-настоящему понять его. Большое спасибо Джереми и Рэйчел , которые дали мне возможность учиться.
Уроки: 1 ・ 2 ・ 3 ・ 4 ・ 5 ・ 6 ・ 7 ・ 8 ・ 9 ・ 10 ・ 11 ・ 12
Видео / Блокнот
Я подумал, что мы могли бы сделать сегодня, это закончить то, что мы были в этой записной книжке Россманна,..
Опасения по поводу ИИ и предвзятости. Взгляды от Тесс Познер из AI4ALL
Прочтите Статью Кэтлин Уолч в Forbes о предвзятости ИИ и о том, как AI4ALL пытается решить эту проблему.
Люди от природы склонны к предвзятости. Внешние факторы, мнения и чувства помогают влиять на решения, которые мы принимаем. Машинное обучение составляет основу современных систем искусственного интеллекта, особенно популярны алгоритмы глубокого обучения. Эти алгоритмы очень требовательны к данным. В частности, что делает эти системы эффективными, так это большое количество..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..