Тримайте все під контролем за допомогою колекцій
Зберігайте контент і організовуйте його за категоріями відповідно до своїх потреб.
Щоб відповідально оцінити модель машинного навчання, потрібно не просто розрахувати загальні показники втрат. Перш ніж використовувати модель у робочому середовищі, дуже важливо перевірити навчальні дані й оцінити прогнози на предмет упередженості.
Із цього модуля ви спершу дізнаєтеся про різні типи людських упередженостей, які можуть проявлятися в навчальних даних, далі – про стратегії для їх виявлення й пом'якшення, а потім – про те, як оцінювати ефективність моделі, зберігаючи справедливість.
[[["Easy to understand","easyToUnderstand","thumb-up"],["Solved my problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Other","otherUp","thumb-up"]],[["Missing the information I need","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Too complicated / too many steps","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Out of date","outOfDate","thumb-down"],["Translation issue","translationIssue","thumb-down"],["Проблема з кодом або зразками","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Other","otherDown","thumb-down"]],["Останнє оновлення: 2025-04-22 (UTC)."],[[["This module focuses on identifying and mitigating human biases that can negatively impact machine learning models."],["You'll learn how to proactively examine data for potential bias before model training and how to evaluate your model's predictions for fairness."],["The module explores various types of human biases that can unintentionally be replicated by machine learning algorithms, emphasizing responsible AI development."],["It builds upon foundational machine learning knowledge, including linear and logistic regression, classification, and handling numerical and categorical data."]]],[]]