Ответственная оценка модели машинного обучения (МО) требует большего, чем просто расчет общих показателей потерь. Прежде чем запустить модель в производство, очень важно проверить данные обучения и оценить прогнозы на предмет предвзятости .
В этом модуле рассматриваются различные типы человеческих предубеждений, которые могут проявляться в обучающих данных. Затем он предоставляет стратегии для их выявления и смягчения, а затем оценивает эффективность модели с учетом справедливости.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-01-24 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."]]],[]]
