Logo greencarsbox.com
Was ist algorithmische Verzerrung?
Was ist algorithmische Verzerrung?
Anonim

Algorithmische Voreingenommenheit beschreibt systematische und wiederholbare Fehler in einem Computersystem, die zu unfairen Ergebnissen führen, wie z. B. die Bevorzugung einer beliebigen Gruppe von Benutzern gegenüber anderen.

Was verursacht algorithmische Verzerrungen?

Algorithmische Systeme können aufgrund von vorbestehenden kulturellen, sozialen oder institutionellen Erwartungen Voreingenommenheit aufweisen; wegen technischer Einschränkungen ihres Designs; oder durch Verwendung in unerwarteten Kontexten oder durch Zielgruppen, die im ursprünglichen Design der Software nicht berücksichtigt wurden.

Was ist Algorithmus-Bias in der KI?

Machine Learning Bias, manchmal auch Algorithmus-Bias oder AI-Bias genannt, ist ein Phänomen, das auftritt, wenn ein Algorithmus Ergebnisse liefert, die aufgrund fehlerhafter Annahmen im maschinellen Lernprozess systematisch voreingenommen sind.

Wie verhindern Sie algorithmische Verzerrungen?

  1. Potenzielle Quellen für Voreingenommenheit identifizieren. …
  2. Setzen Sie Richtlinien und Regeln zur Beseitigung von Vorurteilen und Verfahren. …
  3. Genaue repräsentative Daten identifizieren. …
  4. Dokumentiere und teile, wie Daten ausgewählt und bereinigt werden. …
  5. Evaluieren Sie das Modell auf Leistung und wählen Sie zusätzlich zur Leistung die am wenigsten voreingenommene aus. …
  6. Modelle in Betrieb überwachen und überprüfen.

Was sind Verzerrungen beim maschinellen Lernen?

AI-Daten. Gepostet am 4. Februar 2021. Datenverzerrung beim maschinellen Lernen ist eine Art von Fehler, bei der bestimmte Elemente eines Datensatzes stärker gewichtet und/oder dargestellt werden als andere Ein voreingenommener Datensatz stellt keine genaue Darstellung dar Anwendungsfall eines Modells, was zu verzerrten Ergebnissen, geringer Genauigkeit und analytischen Fehlern führt.

Algorithmische Verzerrung erklärt

Beliebtes Thema