Тримайте все під контролем за допомогою колекцій
Зберігайте контент і організовуйте його за категоріями відповідно до своїх потреб.
Щоб відповідально оцінити модель машинного навчання, потрібно не просто розрахувати загальні показники втрат. Перш ніж використовувати модель у робочому середовищі, дуже важливо перевірити навчальні дані й оцінити прогнози на предмет упередженості.
Із цього модуля ви спершу дізнаєтеся про різні типи людських упередженостей, які можуть проявлятися в навчальних даних, далі – про стратегії для їх виявлення й пом'якшення, а потім – про те, як оцінювати ефективність моделі, зберігаючи справедливість.