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 даних для тренування та тестування

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

Ключова лексика

Штучний інтелект (ШІ), машинне навчання (МН), кероване навчання, класифікація, дані для тренування, дані для тестування, точність, упередженість, упередженість даних, суспільна упередженість

Структура уроку

  • Три різних типи машинного навчання

  • Застосунок ШІ для супермаркету

  • Навчання моделі

  • Упередженість

  • Модель розкладу учнів й учениць

  • 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.