Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 在特邀嘉賓中分享了一些關於機器學習偏差的見解。 此外，他還強調了 AI 偏見背後的原因以及如何消除 AI/ML 模型中的偏見。
文章的要點是：
- 從餐廳建議到服務票解決，人工智能聊天機器人越來越多地被用於醫療保健、銀行和金融等行業，並解決工資差距問題。 對於大量用例，不可避免的是與整個過程相關的公平性。
- 人工智能模型中的偏差發生在人工智能專家以特定傾向和偏好提供大量數據的訓練階段。 特別是有兩種類型的偏見，第一種是認知偏見，第二種是由於缺乏數據而發生的偏見。
- 但是，好消息是，可以通過使用正確的數據集以及實時數據監控和代表性數據模型來消除 AI 模型中的偏差。 由於它主宰著我們的日常生活，因此謹慎對待我們的輸入以保持質量最終變得很重要。
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