Modul 1 - Pelajaran 4: Bias masuk, bias keluar

Pelajar akan meneroka bagaimana bias boleh muncul di dalam model pembelajaran mesin disebabkan oleh data yang digunakan untuk melatih mereka. Mereka akan membina model pembelajaran mesin sendiri untuk mengelaskan gambar-gambar epal dan tomato, dan menemui bagaimana dataset yang terhad boleh menyebabkan berlakunya bias dan ramalan yang kurang tepat. Akhirnya, mereka akan menyiasat dua jenis bias yang boleh muncul di dalam data latihan.

Objektif Pembelajaran

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

Kata kunci

Data latihan, Data ujian, Ketepatan, Bias, Bias data, Bias masyarakat

Struktur pelajaran

  • Jenis data untuk pengelasan
  • Aplikasi AI Pasar raya
  • Bias
  • Pilihan: Kerjaya masa depan anda

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.