Bias mildern: Wesentliche Strategien zur Verbesserung der Datenqualität und Repräsentation in KI und maschinellem Lernen
In der sich schnell entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens kann die Bedeutung der Datenqualität nicht genug betont werden. Während Organisationen bestrebt sind, genauere und zuverlässigere Modelle zu entwickeln, wird die Notwendigkeit, Verzerrungen bei der Datensammlung und -verarbeitung zu mindern, von größter Bedeutung. Dieser Artikel untersucht: