Руководство по развитию более глубокой интуиции для этих двух концепций Смещение и дисперсия — два самых фундаментальных термина, когда речь идет о статистическом моделировании и машинном обучении. Однако понимание предвзятости и дисперсии в сообществе машинного обучения несколько размыто, отчасти потому, что многие существующие статьи по этому вопросу пытаются произвести краткие аналогии («смещение» = «недостаточное соответствие», «дисперсия» = «переоснащение», диаграммы «яблочко»)...

По мере того, как алгоритмы ИИ становятся все более распространенными в бизнесе, они стали объектом более пристального внимания. Многие опасаются, что эти системы могут увековечить и даже усугубить такие исторические предубеждения, как расизм, сексизм и нетерпимость. Специалисты по бизнесу и данным должны устранять предвзятость при разработке ИИ, чтобы бороться с этими проблемами. Компании могут уменьшить предвзятость в ИИ, проверяя входные данные и корректируя их, где это возможно...