Is dit haalbaar om ML te gebruik om vooroordeel in data van 'n ander ML-oplossing op te spoor?
Die gebruik van masjienleer (ML) om vooroordeel in data van 'n ander ML-oplossing op te spoor, is inderdaad haalbaar. ML-algoritmes is ontwerp om patrone te leer en voorspellings te maak gebaseer op die patrone wat hulle in die data vind. Hierdie algoritmes kan egter ook per ongeluk vooroordele wat in die opleidingsdata voorkom, aanleer en voortduur. Daarom word dit deurslaggewend om
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer
Wat is die verskillende fases van die ML-pyplyn in TFX?
Die TensorFlow Extended (TFX) is 'n kragtige oopbronplatform wat ontwerp is om die ontwikkeling en ontplooiing van masjienleermodelle (ML) in produksieomgewings te fasiliteer. Dit bied 'n omvattende stel gereedskap en biblioteke wat die konstruksie van end-tot-end ML-pyplyne moontlik maak. Hierdie pypleidings bestaan uit verskeie afsonderlike fases, wat elkeen 'n spesifieke doel dien en bydra