És factible utilitzar ML per detectar biaixos a les dades d'una altra solució de ML?
L'ús de l'aprenentatge automàtic (ML) per detectar el biaix en les dades d'una altra solució d'ML és realment factible. Els algorismes de ML estan dissenyats per aprendre patrons i fer prediccions basades en els patrons que troben a les dades. Tanmateix, aquests algorismes també poden aprendre i perpetuar inadvertidament els biaixos presents a les dades d'entrenament. Per tant, esdevé crucial
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Quines són les diferents fases del pipeline ML a TFX?
TensorFlow Extended (TFX) és una potent plataforma de codi obert dissenyada per facilitar el desenvolupament i el desplegament de models d'aprenentatge automàtic (ML) en entorns de producció. Proporciona un conjunt complet d'eines i biblioteques que permeten la construcció de canalitzacions ML d'extrem a extrem. Aquests gasoductes consten de diverses fases diferents, cadascuna amb un propòsit específic i contribuint