負責(zé)任地評估機器學(xué)習(xí)模型需要做的不僅僅是計算損失指標(biāo)。在將模型投入實際應(yīng)用之前,審核訓(xùn)練數(shù)據(jù)并評估偏見(Bias)對預(yù)測至關(guān)重要。本文內(nèi)容著眼于解讀訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能存在的不同類型的人類偏見,同時提供了識別它們并評估其影響的策略。
目錄
1.偏見的類型(Types of Bias)
1.1 報告偏見文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-529347.html
1.2 自動化偏見文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-529347.html
到了這里,關(guān)于機器學(xué)習(xí)22:機器學(xué)習(xí)工程落地注意事項-II(公平-Fairness)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!