Публикации по теме 'bias'


Программисты, не ослепляйтесь предвзятостью подтверждения
Знаете, когда знаешь, как решить баг, но как-то долго на это тратишь? Только чтобы понять, что ты все время ошибался и что решение было другим? Что ж, вы можете поблагодарить Предвзятость подтверждения . Это ловушка! Я создаю Nodejs CRUD с TDD для учебных целей. И я добрался до теста базы данных. Тест создает поддельные данные, сохраняет их с помощью Mongoose и запускает тест, используя созданные данные. После всех тестов коллекция (где все данные) стирается автоматически. Я..
Изучаем науку о данных: день 7 — Предвзятость
Я лично планирую узнать о регрессии. Однако я думаю, что мне все еще не хватает знаний о том, что делать с наборами данных. Итак, я думаю, мне лучше перейти к другим темам, посвященным тому, как обрабатывать данные в наборе данных. И сегодня мы поговорим о Bias. Что такое предвзятость? Я нашел комикс, который представляет определение предвзятости. Таким образом, предвзятость — это все, что ведет нас непосредственно к выводу, а не к объективному отношению к данным. Одним из..
Предвзятость в машинном обучении, часть 1 — Обзор
2020 год предоставил беспрецедентное представление о несправедливости и классовом дисбалансе в нашем обществе, заставив всех нас столкнуться с важными вопросами в нашей карьере. В науке о данных были вдохновлены исследования и разговоры об этике данных, предвзятости данных и последствиях использования продуктов данных для принятия решений, меняющих жизнь. Хотя мотивация для этой области исследований росла из года в год, в 2020 году она достигла оглушительного пика. В прошлом году я лично..
Можем ли мы изучать модели на основе данных без наследования предубеждений?
Минимизация общего справедливого эмпирического риска ПРИМЕЧАНИЕ РЕДАКТОРА Лука Онето в настоящее время является адъюнкт-профессором Пизанского университета, и его карьера сосредоточена на проблемах обучения на основе данных, как с теоретической, так и с практической точки зрения. Недавно он заинтересовался проблемой справедливого обучения, без дискриминации и предубеждений. Он выиграл премию AWS Machine Learning Research Award по теме «Алгоритмическая справедливость» и стал соавтором..
Действительно ли наборы данных машинного обучения полезны?
Понимание предвзятости в современных наборах данных Время от времени вы сталкиваетесь с газетой, которая осмеливается задавать вопросы, которые часто игнорируются или упускаются из виду. Такие вопросы часто могут быть противоречивыми, но они необходимы для продвижения вперед. Я предпочитаю иметь вопросы, на которые нельзя ответить, чем ответы, на которые нельзя ставить вопросы. - Ричард Фейнман Недавно я наткнулся на статью, в которой рассматриваются предубеждения,..
Найдите решение, прежде чем приступать к машинному обучению
Найдите решение, прежде чем приступать к машинному обучению Наука побуждает нас сначала попытаться объяснить новые явления, используя наши существующие знания. Если это не работает, необходимо создавать новые теории. Этот процесс оттачивается на уроках естествознания. Например, ученики редко получают на экзамене по физике задачи, точно такие же, как домашние задания. Ожидается, что студенты смогут перевести новые экзаменационные задачи в свое существующее понимание физики, чтобы..
Смещение и отклонение
Если вы запускаете алгоритм обучения, и он не работает так, как вы надеялись, это произойдет из-за того, что у вас либо проблема с высоким смещением, либо проблема с высокой дисперсией, другими словами, либо проблема недостаточного соответствия . или проблема переобучения почти все время. Жизненно важно понять, какая из этих двух проблем является предвзятостью или дисперсией, или и тем и другим сразу, потому что знание того, какая из этих двух вещей происходит, может дать очень..