เราจะตรวจจับอคติในการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างไร และจะป้องกันอคติเหล่านี้ได้อย่างไร
การตรวจจับอคติในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนสำคัญในการรับรองระบบ AI ที่ยุติธรรมและมีจริยธรรม อคติอาจเกิดขึ้นได้จากขั้นตอนต่างๆ ของไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการรวบรวมข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า การเลือกคุณสมบัติ การฝึกโมเดล และการปรับใช้ การตรวจจับอคติเกี่ยวข้องกับการผสมผสานการวิเคราะห์ทางสถิติ ความรู้ในขอบเขต และการคิดเชิงวิพากษ์ ในการตอบสนองนี้เรา
เป็นไปได้ไหมที่จะใช้ ML เพื่อระบุอคติในข้อมูลจากโซลูชัน ML อื่น
การใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อระบุอคติในข้อมูลจากโซลูชัน ML อื่นนั้นเป็นไปได้อย่างแน่นอน อัลกอริธึม ML ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้รูปแบบและคาดการณ์ตามรูปแบบที่พบในข้อมูล อย่างไรก็ตาม อัลกอริธึมเหล่านี้ยังสามารถเรียนรู้และขยายเวลาอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรมโดยไม่ตั้งใจได้อีกด้วย ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้อง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บทนำ, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
เหตุใดการทดสอบและระบุจุดอ่อนในประสิทธิภาพของแชทบอทอย่างต่อเนื่องจึงมีความสำคัญ
การทดสอบและระบุจุดอ่อนในประสิทธิภาพของแชทบอทมีความสำคัญสูงสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านของการสร้างแชทบอทโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python, TensorFlow และเทคโนโลยีอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง การทดสอบอย่างต่อเนื่องและการระบุจุดอ่อนช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความน่าเชื่อถือของแชทบอทได้
จุดประสงค์ของการตรวจสอบผลลัพธ์ของแชทบอทระหว่างการฝึกอบรมคืออะไร?
จุดประสงค์ของการตรวจสอบผลลัพธ์ของแชทบอทในระหว่างการฝึกอบรมคือเพื่อให้แน่ใจว่าแชทบอทกำลังเรียนรู้และสร้างการตอบสนองในลักษณะที่ถูกต้องและมีความหมาย จากการสังเกตผลลัพธ์ของแชทบอทอย่างใกล้ชิด เราสามารถระบุและแก้ไขปัญหาหรือข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นระหว่างกระบวนการฝึกอบรม กระบวนการตรวจสอบนี้มีบทบาทสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การสร้าง chatbot ด้วย deep learning, Python และ TensorFlow, การโต้ตอบกับ chatbot, ทบทวนข้อสอบ