Forscher reduzieren Verzerrungen in KI-Modellen und bewahren oder verbessern gleichzeitig die Genauigkeit | MIT-Nachrichten
admin Modelle für maschinelles Lernen können scheitern, wenn sie versuchen, Vorhersagen für Personen zu treffen, die in den Datensätzen, mit denen sie trainiert wurden, unterrepräsentiert waren. Beispielsweise kann ein Modell, das…