Como detectar preconceitos no aprendizado de máquina e como evitar esses preconceitos?
Quinta-feira, 07 2024 Março
by Anny Caroline de Araújo Faria
A detecção de preconceitos em modelos de aprendizado de máquina é um aspecto crucial para garantir sistemas de IA justos e éticos. Os preconceitos podem surgir de vários estágios do pipeline de aprendizado de máquina, incluindo coleta de dados, pré-processamento, seleção de recursos, treinamento de modelo e implantação. A detecção de preconceitos envolve uma combinação de análise estatística, conhecimento de domínio e pensamento crítico. Nesta resposta, nós