Lecția 3: Prejudecăți

Creează un model de învățare automată care clasifică imagini și explorează modul în care un set limitat de date poate duce la prejudecăți și părtiniri.

Obiective de învățare

  • Să descrie impactul datelor asupra acurateței unui model de învățare automată (model ML)
  • Să explice necesitatea atât a datelor de antrenament, cât și a datelor de testare
  • Să explice cum sunt influențate de prejudecăți predicțiile generate de un model ML

Cuvinte-cheie

Inteligență artificială (AI), învățare automată (ML), învățare supravegheată, clasificare, date de antrenament, date de testare, acuratețe, prejudecată, prejudecată încorporată în date, prejudecată socială

Structura lecției

  • Cele trei tipuri diferite de învățare automată
  • Aplicație AI pentru supermarket
  • Antrenarea unui model
  • Prejudecată (non-imparțialitate)
  • Model de orar al elevilor
  • Combaterea prejudecăților

Prezentarea lecției

Allow YouTube content?

We use YouTube to show you videos on our website. We ask permission before loading the content, as YouTube may be using cookies to help them track usage and improve their services.

You may wish to read Google's Cookie Policy and Privacy Policy before accepting.

Accept Cookies

Descarcă resursele lecției

Pentru a accesa resursele lecției, te rugăm mai întâi să te autentifici în cont sau să îți creezi un cont nou gratuit.
Îți vom adresa apoi câteva întrebări pentru a înțelege mai bine cum vei folosi resursele Experience AI.