Kā var atklāt novirzes mašīnmācībā un kā šīs novirzes novērst?
Neobjektivitātes noteikšana mašīnmācīšanās modeļos ir būtisks aspekts godīgu un ētisku AI sistēmu nodrošināšanā. Novirzes var rasties no dažādiem mašīnmācīšanās konveijera posmiem, tostarp datu vākšana, pirmapstrāde, līdzekļu atlase, modeļu apmācība un izvietošana. Aizspriedumu noteikšana ietver statistiskās analīzes, domēna zināšanu un kritiskās domāšanas kombināciju. Šajā atbildē mēs
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Vai ir iespējams izmantot ML, lai konstatētu novirzes datos no cita ML risinājuma?
Mašīnmācīšanās (ML) izmantošana, lai atklātu novirzes datos no cita ML risinājuma, patiešām ir iespējama. ML algoritmi ir izstrādāti, lai apgūtu modeļus un veiktu prognozes, pamatojoties uz modeļiem, ko tie atrod datos. Tomēr šie algoritmi var arī netīšām mācīties un saglabāt apmācības datos esošās novirzes. Tāpēc tas kļūst ļoti svarīgi, lai
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ievads, Kas ir mašīnmācīšanās
Kāpēc ir svarīgi pastāvīgi pārbaudīt un identificēt tērzēšanas robota darbības nepilnības?
Tērzēšanas robota darbības nepilnību pārbaude un identificēšana ir ārkārtīgi svarīga mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši tērzēšanas robotu izveides jomā, izmantojot dziļās mācīšanās metodes ar Python, TensorFlow un citām saistītām tehnoloģijām. Pastāvīga pārbaude un trūkumu identificēšana ļauj izstrādātājiem uzlabot tērzēšanas robota veiktspēju, precizitāti un uzticamību, tādējādi
Kāds ir tērzēšanas robota izejas uzraudzība apmācības laikā?
Tērzēšanas robota rezultātu pārraudzības mērķis apmācības laikā ir nodrošināt, ka tērzēšanas robots mācās un ģenerē atbildes precīzi un jēgpilni. Uzmanīgi novērojot tērzēšanas robota izvadi, mēs varam identificēt un novērst visas problēmas vai kļūdas, kas var rasties apmācības procesa laikā. Šim uzraudzības procesam ir izšķiroša nozīme