Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Ответственная оценка модели машинного обучения (МО) требует большего, чем просто расчет общих показателей потерь. Прежде чем запустить модель в производство, очень важно проверить данные обучения и оценить прогнозы на предмет предвзятости .
В этом модуле рассматриваются различные типы человеческих предубеждений, которые могут проявляться в обучающих данных. Затем он предоставляет стратегии для их выявления и смягчения, а затем оценивает эффективность модели с учетом справедливости.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2025-01-03 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."]]],[]]
