একটি মেশিন লার্নিং মডেল (এমএল) দায়বদ্ধভাবে মূল্যায়ন করার জন্য শুধুমাত্র সামগ্রিক ক্ষতির মেট্রিক্স গণনা করার চেয়ে আরও বেশি কিছু করা প্রয়োজন। উৎপাদনে একটি মডেল স্থাপন করার আগে, প্রশিক্ষণের ডেটা অডিট করা এবং পক্ষপাতের জন্য পূর্বাভাস মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ।
এই মডিউলটি বিভিন্ন ধরণের মানুষের পক্ষপাতের দিকে নজর দেয় যা প্রশিক্ষণের ডেটাতে প্রকাশ করতে পারে। এটি তারপরে তাদের সনাক্ত এবং প্রশমিত করার কৌশল প্রদান করে এবং তারপরে ন্যায্যতার সাথে মডেলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করে।
[null,null,["2025-01-24 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["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."]]],[]]
