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 об’єктивність.
[null,null,["Останнє оновлення: 2025-02-11 (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."]]],[]]