為了妥善評估機器學習模型 (ML)，您必須做得比計算整體損失指標更徹底。在將模型投入實際工作環境前，請務必稽核訓練資料，並評估預測結果是否有偏差。
本單元將探討訓練資料中可能出現的各類人為偏誤。接著提供策略來找出並減輕這些偏差，然後以公平的角度評估模型成效。
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上次更新時間：2024-11-08 (世界標準時間)。
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