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Pourquoi est-ce si difficile de sortir ensemble

Pourquoi est-ce si difficile de sortir ensemble

Si nous voulons être en mesure de le réparer, nous devons comprendre les mécanismes qui permettent de le résoudre. Comment se produit le biais de l'IA Nous expliquons souvent le biais de l'IA en attribuant cela à des données d'entraînement biaisées. La réalité est plus nuancée: inscrivez-vous pour l'algorithme Intelligence artificielle, démystifiée Encadrez le problème.

La première chose que font les informaticiens quand ils créent un modèle d’apprentissage en profondeur est de décider de ce qu’ils veulent réellement. Afin de le traduire en quelque chose qui puisse être calculé, l'entreprise doit décider si elle veut, par exemple, maximiser ses marges bénéficiaires ou le nombre de prêts remboursés.

Il pourrait ensuite définir la solvabilité dans le contexte de cet objectif. Collecte des données Un biais apparaît dans les données d'apprentissage de deux manières principales: le premier cas peut se produire, par exemple, si un algorithme d'apprentissage en profondeur reçoit plus de photos de visages à la peau claire que de visages à la peau sombre.

Parce qu’il était formé aux décisions d’embauche historiques qui favorisaient les hommes par rapport aux femmes, il a appris à faire de même. Préparer les données. Enfin, il est possible d’introduire un biais lors de l’étape de préparation des données, ce qui implique de sélectionner les attributs que l’algorithme doit prendre en compte. Cela ne doit pas être confondu avec l'étape de la résolution du problème.

Vous pouvez utiliser les mêmes attributs pour former un modèle pour des objectifs très différents ou utiliser des attributs très différents pour former un modèle pour le même objectif. Nous soulignons ici quatre principales. Inconnues inconnues. Processus imparfaits. Premièrement, bon nombre des pratiques standard d’apprentissage en profondeur ne sont pas conçues pour la détection de biais.

Les modèles d’apprentissage en profondeur sont testés avant leur déploiement pour en vérifier les performances, ce qui semble être une excellente occasion de détecter les biais. Mais dans la pratique, le test ressemble généralement à ceci: Cela signifie que les données que vous utilisez pour tester les performances de votre modèle présentent les mêmes biais que les données que vous avez utilisées pour le former. Ainsi, il ne parviendra pas à signaler les résultats biaisés ou compromis.

Absence de contexte social. Notre façon de penser à l’équité dans ces contextes est tout à fait différente. Mais, comme les chercheurs l'ont découvert, il existe de nombreuses définitions mathématiques de l'équité qui s'excluent mutuellement. Mais alors que dans d'autres domaines, cette décision est comprise comme pouvant être modifiée avec le temps, le domaine de l'informatique a la notion qu'il convient de la corriger. Mais heureusement, un fort contingent de chercheurs en intelligence artificielle s’efforce de résoudre ce problème.

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Pourquoi est-ce si difficile de sortir ensemble

Quand vais-je prendre soin de moi, Pourquoi est-ce si difficile de sortir ensemble aurai-je le temps pour cela aujourd'hui? Je suis devenue la gentille consommatrice et, pendant des années, j'ai eu du mal à m'affirmer dans mes relations et auprès des femmes. Construire en reste comme le catalyseur de la productivité, pas une pause de celle-ci. Répondre Austin 19 mai 19: Contactez-nous Écoutez mon entretien avec Angela Watson transcription: Alors qu'un couple sur 10 qui a divorcé avait plus de 50 ans, les couples plus âgés représentent désormais un quart de tous les divorces au Royaume-Uni. Niren fait remarquer que même si vous respirez correctement, le mouvement risque de vous paraître assez difficile. Votre estime de soi est déjà en train de se faire battre. Malheureusement, c'est une sorte de recette pour un désastre, Pourquoi est-ce si difficile de sortir ensemble.