Урок 3: Упереджені дані, упереджені результати

Створіть модель машинного навчання для класифікації зображень і дізнайтеся, як обмежений набір даних може призвести до упередженості.

Мета навчання

  • Описати вплив даних на точність моделі машинного навчання (МН)

  • Пояснити необхідність у навчальних і тестових даних

  • Пояснити, як упередженість може впливати на прогнози, отримані за допомогою моделі МН

Ключова лексика

Штучний інтелект (ШІ), машинне навчання (МН), контрольоване навчання, класифікація, дані навчання, дані випробувань, точність, упередженість, упередженість даних, соціальна упередженість

Структура уроку

  • Три різних типи машинного навчання

  • Застосунок ШІ для супермаркету

  • Навчання моделі

  • Упередженість

  • Модель розкладу учнів

  • Зменшення упередженості

Огляд уроку

Завантажте матеріали уроку

Щоб завантажити план уроку, слайди та заняття, спершу ввійдіть або створіть безплатний обліковий запис Raspberry Pi Foundation.
Потім ми поставимо вам кілька запитань, щоб краще розуміти, як ви використовуватимете ресурси.