الدرس الثالث: البيانات المتحيزة تعطي نتائج متحيزة

أَنْشِئْ نموذج تعلُّم آلي لتصنيف الصور واستكشف كيف يمكن لمجموعة محدودة من البيانات أن تؤدي إلى التحيز.

الأهداف التعليمية

  • وصف تأثير البيانات على دِقّة نماذج التَعَلُّم الآلي
  • شرح الحاجة إلى كل من بيانات التدريب وبيانات الاختبار
  • شرح كيفية تأثير التحيز على التنبؤات الناتجة عن نماذج التَعَلُّم الآلي

المفردات الأساسية

الذكاء الاصطناعي، التَعَلُّم الآلي، التَعَلُّم الخاضع للإشراف، التصنيف، بيانات التدريب، بيانات الاختبار، الدِقّة، التحيز، تحيز البيانات، التحيز المجتمعي

تصميم الدرس

  • الأنواع الثلاثة المختلفة من التَعَلُّم الآلي
  • تطبيق يعمل بالذكاء الاصطناعي للسوبر ماركت
  • تدريب النماذج
  • التحيز
  • نموذج جدول حصص مدرسية
  • تقليل التحيز

لمحة عامة عن الدرس

هل تريد السماح بمحتوى YouTube؟

نستخدم YouTube لعرض مقاطع الفيديو على موقعنا. نطلب إذنك قبل تحميل هذا المحتوى، حيث قد يستخدم YouTube ملفات تعريف الارتباط للمساعدة في تتبّع الاستخدام وتحسين خدماته.

قد ترغب في قراءة سياسة ملفات تعريف الإرتباط وسياسة الخصوصية الخاصة بـ Google قبل الموافقة.

قبول ملفات تعريف الارتباط

تنزيل موارد الدرس

لتنزيل خطة الدرس، وشرائحه، وأنشطته، يُرجى تسجيل الدخول باستخدام حساب Raspberry Pi Foundation المجاني أو إنشاء حساب جديد.
سنطرح عليك بعد ذلك بعض الأسئلة لمساعدتنا في فهم كيفية استخدامك للموارد.