Vatsal Ghiya, PDG et co-fondateur de Shaip, dans le cadre de l'invité spécial, a partagé quelques idées sur les biais dans l'apprentissage automatique. En outre, il a également souligné la raison des biais dans l'IA et comment éliminer les biais dans les modèles AI/ML.
Les principaux points à retenir de l'article sont :
- Des suggestions de restaurants à la résolution des tickets de service, le chatbot IA est de plus en plus utilisé à bon escient dans des secteurs tels que la santé, la banque et la finance, et la correction des écarts de salaire. Avec un grand nombre de cas d'utilisation, ce qui devient inévitable, c'est l'équité associée à l'ensemble du processus.
- Le biais dans le modèle d'IA se produit pendant les phases de formation où les experts en IA alimentent des volumes de données avec certaines inclinations et préférences. En particulier, il existe deux types de biais, le premier biais cognitif et le second, les biais qui se produisent en raison du manque de données.
- Mais la bonne nouvelle est que les biais dans les modèles d'IA peuvent être éliminés en utilisant le bon ensemble de données ainsi qu'une surveillance des données en temps réel et des modèles de données représentatifs. Comme il domine notre vie quotidienne, il est finalement important de faire attention à notre apport pour maintenir la qualité.
Lire l'article complet ici:
https://datafloq.com/read/how-to-handle-bias-in-machine-learning/
