Pelajaran 3: Bias masuk bias keluar

Dalam pelajaran ini, pelajar akan mencipta model pembelajaran mesin mereka sendiri untuk mengelaskan imej epal dan tomato. Mereka akan mendapati bahawa set data yang terhad boleh membawa kepada model ML yang kurang berkesan. Mereka kemudiannya akan meneroka cara bias boleh muncul dalam set data, yang membawa kepada model ML yang menghasilkan ramalan bias.

Objektif Pembelajaran

  • Huraikan kesan data terhadap ketepatan model pembelajaran mesin (ML)
  • Terangkan keperluan untuk kedua-dua data latihan dan ujian
  • Terangkan bagaimana bias boleh mempengaruhi ramalan yang dihasilkan oleh model ML

Kata kunci

Kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), pembelajaran diselia, pengelasan, data latihan, data ujian, ketepatan, bias, bias data, bias masyarakat

Struktur pelajaran

  • Tiga jenis pembelajaran mesin yang berbeza
  • Aplikasi AI pasar raya
  • Melatih model
  • Bias
  • Model jadual waktu pelajar
  • Mengurangkan bias

Rumusan pelajaran

Muat turun sumber pelajaran

Untuk memuat turun rancangan pelajaran, slaid dan aktiviti sila log masuk dengan atau buat akaun Raspberry Pi Foundation percuma.
Kami akan bertanya anda beberapa soalan untuk membantu kami memahami cara anda akan menggunakan sumber tersebut.