Предвзятость — неотъемлемая часть человечества. Он формируется опытом, полученным на протяжении всей вашей жизни. Предвзятость может быть положительной в том смысле, что она может оптимизировать то, как вы сосредотачиваете свое внимание, но она также может проявляться как вредные стереотипы. Поскольку данные часто собираются или на них влияет человеческое взаимодействие, они обычно имеют некоторую предвзятость. В статье Марка Сяна « Человеческая предвзятость в машинном обучении» он..

Сценарист: Ричард Бакаре, Кэндис Морган, Наоми Фриман Панель: Поиск предвзятости в ИИ: как разные голоса меняют ситуацию Ричард Бакаре , менеджер по разработке решений для роста в Twilio Inc., член совета директоров Women Who Code и попечитель совета в Университете Оглторп, Кэндис Морган , ведущий партнер по акциям, разнообразию и инклюзивности в GV (Google Ventures), и Наоми Фриман , эксперт по предмету: технический менеджмент, Норофф и бывший старший научный сотрудник..

Машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более и более повсеместными и неотъемлемой частью нашей жизни. Наряду с развитием машинного обучения и искусственного интеллекта растет озабоченность по поводу предвзятости машинного обучения. В этой статье мы поговорим об одной из горячих тем этики машинного обучения - как уменьшить предвзятость машинного обучения. Мы также обсудим инструменты и методы для этого. Предвзятость в машинном обучении Предвзятость машинного..

Мы живем в мире с экспоненциальной зависимостью от искусственного интеллекта и машинного обучения. От обнаружения мошенничества до медицинской диагностики — мы доверяем компьютерам выполнение все большего числа задач, которые раньше выполнялись их коллегами-людьми. Но при этом можем ли мы быть уверены, что решения и рекомендации принимаются без предвзятости и дискриминации? На первый взгляд можно с уверенностью сказать, что компьютеры не могут быть предвзятыми или проявлять..

Понимание насущных проблем и текущих усилий по снижению предвзятости и справедливости в исследованиях НЛП За последние три года после внедрения Transformer произошло множество прорывов в области обработки естественного языка (NLP). Кроме того, растет осведомленность, дискуссии и дебаты о вреде, причиненном как побочный продукт достижений в исследованиях НЛП и технологиях искусственного интеллекта. Прошлый год в области этики НЛП закончился скандальным увольнением, а новый год..