如要以負責任的方式評估機器學習模型 (ML)，需要執行超過 而是計算整體損失指標在實際工作環境中導入模型之前 請務必稽核訓練資料、評估 bias。
這個模組探討各種可能出現的人類偏誤。 訓練資料並提供辨識和緩解的策略 並根據公平性來評估模型成效
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上次更新時間：2024-08-16 (世界標準時間)。
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