Odpowiednia ocena modelu systemów uczących się (ML) wymaga czegoś więcej niż tylko obliczenia ogólnych danych o utracie. Przed wdrożeniem modelu w produkcji należy sprawdzić dane treningowe i ocenić prognozy pod kątem uprzedzeń.
W tym module omawiamy różne rodzaje ludzkich uprzedzeń, które mogą się przejawiać w danych treningowych. Następnie przedstawia strategie ich identyfikowania i minimalizowania, a następnie ocenia wydajność modelu z uwzględnieniem obiektywności.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-01-03 UTC."],[[["This module focuses on identifying and mitigating human biases that can negatively impact machine learning models."],["You'll learn how to proactively examine data for potential bias before model training and how to evaluate your model's predictions for fairness."],["The module explores various types of human biases that can unintentionally be replicated by machine learning algorithms, emphasizing responsible AI development."],["It builds upon foundational machine learning knowledge, including linear and logistic regression, classification, and handling numerical and categorical data."]]],[]]
