Vatsal Ghiya, מנכ"ל ומייסד שותף של Shaip בתכונת האורח המיוחדת שיתפה כמה תובנות לגבי הטיה בלמידת מכונה. בנוסף, הוא גם הדגיש את הסיבה מאחורי הטיות ב-AI וכיצד לבטל הטיה במודלים של AI/ML.
נקודות המפתח העיקריות מהמאמר הן:
- מהצעות למסעדות ועד לפתרון כרטיסי שירות, צ'אטבוט AI נמצא יותר ויותר בשימוש טוב בתעשיות כמו בריאות, בנקאות ופיננסים, ותיקון פערי שכר. עם מספר רב של מקרי שימוש, מה שהופך לבלתי נמנע הוא הגינות הקשורה לתהליך כולו.
- הטיה במודל הבינה המלאכותית מתרחשת בשלבי ההדרכה שבהם מומחי בינה מלאכותית מאכילים נפחי נתונים עם נטיות והעדפות מסוימות. במיוחד ישנם שני סוגים של הטיות, הראשון הטיה קוגניטיבית והשני הם, הטיות המתרחשות עקב מחסור בנתונים.
- אבל, החדשות הטובות הן שניתן לבטל הטיות במודלים של בינה מלאכותית על ידי שימוש במערך הנתונים הנכון יחד עם ניטור נתונים בזמן אמת ומודלים מייצגים של נתונים. מכיוון שהוא שולט בחיי היומיום שלנו, בסופו של דבר חשוב להיות זהירים עם הקלט שלנו כדי לשמור על איכות.
קראו את המאמר המלא כאן:
https://datafloq.com/read/how-to-handle-bias-in-machine-learning/
