Slayt 3: Yanlılık içeri, yanlılık dışarı

Resim sınıflandırmak ve sınırlı bir veri kümesinin nasıl yanlılığa yol açabileceğini keşfetmek için bir makine öğrenmesi modeli oluşturun.

Öğrenme hedefleri

  • Verilerin makine öğrenimi modelinin (ML) doğruluğu üzerindeki etkisini açıklayın
  • Hem eğitim hem de test verilerine olan ihtiyacı açıklayın
  • Yanlılığın, bir makine öğrenimi modeli tarafından oluşturulan tahminleri ne şekilde etkileyebileceğini açıklayın

Anahtar kelime haznesi

Yapay zeka (AI), makine öğrenmesi (ML), gözetimli öğrenme, sınıflandırma, eğitim verileri, test verileri, doğruluk, yanlılık, veri yanlılığı, toplumsal yanlılık

Ders yapısı

  • Üç farklı makine öğrenmesi türü
  • Süpermarket yapay zeka uygulaması
  • Model eğitme
  • Yanlılık
  • Öğrenci ders programı modeli
  • Yanlılığı azaltma

Derse genel bakış

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

Ders kaynaklarını indirin

Ders planı slaytlarını ve etkinliklerini indirmek için oturum açın veya ücretsiz bir Raspberry Pi Foundation hesabı oluşturun.
Daha sonra kaynakları nasıl kullanacağınızı anlamamıza yardımcı olacak birkaç soru soracağız.