W krzywym zwierciadle algorytmu
Skrzywienie algorytmiczne to znany problem w uczeniu maszynowym. Aby mu przeciwdziałać, stosuje się różne metody usuwania uprzedzeń z modeli sztucznej inteligencji. Czy jednak zawsze warto to robić?
Skrzywienie algorytmiczne to znany problem w uczeniu maszynowym. Aby mu przeciwdziałać, stosuje się różne metody usuwania uprzedzeń z modeli sztucznej inteligencji. Czy jednak zawsze warto to robić?