Este fezabil să utilizați ML pentru a identifica părtinirea datelor dintr-o altă soluție ML?
Utilizarea învățării automate (ML) pentru a identifica părtinirea datelor dintr-o altă soluție ML este într-adevăr fezabilă. Algoritmii ML sunt proiectați pentru a învăța modele și pentru a face predicții pe baza modelelor pe care le găsesc în date. Cu toate acestea, acești algoritmi pot, de asemenea, să învețe și să perpetueze din neatenție părtinirile prezente în datele de antrenament. Prin urmare, devine crucial să
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introducere, Ce este învățarea automată
Care sunt diferitele faze ale conductei ML în TFX?
TensorFlow Extended (TFX) este o platformă open-source puternică, concepută pentru a facilita dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată (ML) în mediile de producție. Oferă un set cuprinzător de instrumente și biblioteci care permit construirea de conducte ML end-to-end. Aceste conducte constau din mai multe faze distincte, fiecare servind un scop specific și contribuind