기계 학습에서 편견을 어떻게 감지하고 이러한 편견을 방지할 수 있습니까?
목요일, 07 월 2024
by 애니 캐롤라인 드 아라우호 파리아(Anny Caroline de Araújo Faria)
머신러닝 모델에서 편향을 탐지하는 것은 공정하고 윤리적인 AI 시스템을 보장하는 데 있어 중요한 측면입니다. 편향은 데이터 수집, 전처리, 기능 선택, 모델 훈련, 배포 등 기계 학습 파이프라인의 다양한 단계에서 발생할 수 있습니다. 편견을 탐지하려면 통계 분석, 도메인 지식, 비판적 사고가 결합되어야 합니다. 이 응답에서 우리는
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ML을 사용하여 다른 ML 솔루션의 데이터에서 편향을 찾아내는 것이 가능합니까?
수요일, 08 11 월 2023
by 앤 마리 코레스
기계 학습(ML)을 사용하여 다른 ML 솔루션의 데이터에서 편향을 찾아내는 것은 실제로 가능합니다. ML 알고리즘은 패턴을 학습하고 데이터에서 찾은 패턴을 기반으로 예측하도록 설계되었습니다. 그러나 이러한 알고리즘은 훈련 데이터에 존재하는 편향을 실수로 학습하고 영속시킬 수도 있습니다. 따라서 다음이 중요해집니다.
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챗봇 성능의 약점을 지속적으로 테스트하고 식별하는 것이 왜 중요한가요?
화요일, 08 8월 2023
by EITCA 아카데미
챗봇 성능의 약점을 테스트하고 식별하는 것은 인공 지능 분야, 특히 Python, TensorFlow 및 기타 관련 기술과 함께 딥 러닝 기술을 사용하여 챗봇을 만드는 영역에서 가장 중요합니다. 지속적인 테스트와 약점 식별을 통해 개발자는 챗봇의 성능, 정확성 및 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
교육 중에 챗봇의 출력을 모니터링하는 목적은 무엇입니까?
화요일, 08 8월 2023
by EITCA 아카데미
교육 중에 챗봇의 출력을 모니터링하는 목적은 챗봇이 정확하고 의미 있는 방식으로 학습하고 응답을 생성하는지 확인하는 것입니다. 챗봇의 출력을 면밀히 관찰함으로써 교육 과정에서 발생할 수 있는 문제나 오류를 식별하고 해결할 수 있습니다. 이 모니터링 프로세스는 중요한 역할을 합니다.