Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Machine Bias?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Machine Bias
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Machine Bias?
Ang bias ng makina ay ang epekto ng maling mga pagpapalagay sa mga proseso ng pag-aaral ng machine. Sinasalamin ng Bias ang mga problema na may kaugnayan sa pagtitipon o paggamit ng data, kung saan ang mga system ay nakakagawa ng hindi tamang konklusyon tungkol sa mga set ng data, dahil sa interbensyon ng tao o bilang isang resulta ng kakulangan ng pagtatasa ng kognitibo ng data.
Ang bias ng makina ay kilala rin bilang bias bias o simpleng bias.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Machine Bias
Ang bias ng makina ay tumatagal ng iba't ibang mga form. Ang isa sa mga kilalang halimbawa ay nagsasangkot sa paggamit ng mga sistema ng pagkatuto ng makina upang gumawa ng mga paghuhusga tungkol sa mga indibidwal na tao o grupo ng mga tao. Halimbawa, kapag ginamit sa larangan ng kriminal na hustisya, ipinakita ang ilang mga modelo ng pagkatuto ng makina upang ipalagay ang mas mataas na mga rate ng krimen para sa mga indibidwal batay sa mababaw na data tulad ng etniko o lokasyon.
Ang isa pang paraan upang maipaliwanag ang bias ng makina sa mga pang-agham na termino ay sa pamamagitan ng paglalarawan nito bilang isang "kumpol" ng data na hindi likas na nabibigyang katwiran, kung saan ang bias ay isang bahagi ng pinag-uusapan ng mga inhinyero bilang isang "bias-variance" trade-off. Ang mataas na bias ay maaaring maging sanhi ng hindi wastong kumpol. Ang mataas na pagkakaiba-iba ay maaaring maging sanhi ng labis na pagkalat ng data. Ang mga inhinyero ay maaaring tumukoy sa isang sistema o resulta bilang "mataas na bias, mataas na pagkakaiba-iba" o "mababang bias, mataas na pagkakaiba-iba" o ilang iba pang kumbinasyon.