Posible bang gumamit ng ML upang makita ang bias sa data mula sa isa pang solusyon sa ML?
Ang paggamit ng machine learning (ML) upang makita ang bias sa data mula sa isa pang solusyon sa ML ay talagang magagawa. Ang mga ML algorithm ay idinisenyo upang matuto ng mga pattern at gumawa ng mga hula batay sa mga pattern na makikita nila sa data. Gayunpaman, ang mga algorithm na ito ay maaari ding hindi sinasadyang matutunan at mapanatili ang mga bias na naroroon sa data ng pagsasanay. Samakatuwid, ito ay nagiging mahalaga sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, pagpapakilala, Ano ang pagkatuto ng makina
Ano ang iba't ibang yugto ng ML pipeline sa TFX?
Ang TensorFlow Extended (TFX) ay isang malakas na open-source na platform na idinisenyo para mapadali ang pagbuo at pag-deploy ng mga modelo ng machine learning (ML) sa mga production environment. Nagbibigay ito ng komprehensibong hanay ng mga tool at library na nagbibigay-daan sa pagbuo ng mga end-to-end na ML pipeline. Ang mga pipeline na ito ay binubuo ng ilang natatanging mga yugto, bawat isa ay nagsisilbi sa isang partikular na layunin at nag-aambag