Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă Machine Bias?
Biasul de mașină este efectul ipotezelor eronate în procesele de învățare automată. Prejudecata reflectă problemele legate de colectarea sau utilizarea datelor, în care sistemele trag concluzii necorespunzătoare despre seturile de date, fie din cauza intervenției umane, fie ca urmare a lipsei evaluării cognitive a datelor.
Bias-ul de mașini este, de asemenea, cunoscut sub numele de algoritm bias sau pur și simplu prejudecată.
Techopedia explică prejudecățile mașinilor
Biasul de mașină ia diverse forme. Unul dintre cele mai proeminente exemple implică utilizarea sistemelor de învățare automată pentru a face judecăți despre persoane individuale sau grupuri de oameni. De exemplu, atunci când sunt utilizate în domeniul justiției penale, s-a demonstrat că unele modele de învățare automată presupun rate mai mari de criminalitate pentru indivizi pe baza datelor superficiale, precum etnia sau localizarea.
Un alt mod de a explica prejudecățile mașinilor în termeni științifici este descriind-o ca o „grupare” a datelor care nu este justificată în mod inerent, unde prejudecata este o parte din ceea ce inginerii vorbesc ca o „modificare a prejudecății”. Pregătirea ridicată poate provoca grupare necorespunzătoare. Variatia mare poate provoca risipirea excesiva a datelor. Inginerii s-ar putea referi la un sistem sau rezultat ca "prejudecată mare, variație mare" sau "părtinire scăzută, variație mare" sau o altă combinație.
