คู่มือเพื่อพัฒนาสัญชาตญาณที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นสำหรับแนวคิดทั้งสองนี้ อคติและความแปรปรวนเป็นคำศัพท์พื้นฐานสองคำเมื่อพูดถึงการสร้างแบบจำลองทางสถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องด้วยเช่นกัน อย่างไรก็ตาม ความเข้าใจเกี่ยวกับอคติและความแปรปรวนในชุมชนแมชชีนเลิร์นนิงค่อนข้างคลุมเครือ ส่วนหนึ่งเป็นเพราะบทความที่มีอยู่จำนวนมากในหัวข้อนี้พยายามสร้างการเปรียบเทียบแบบชวเลข (“อคติ” = “น้อยเกินไป”, “ความแปรปรวน” = “เกินพอดี”, แผนภาพเป้า )...

เนื่องจากอัลกอริธึม AI แพร่หลายมากขึ้นในธุรกิจ จึงได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียดมากขึ้น หลายคนกลัวว่าระบบเหล่านี้สามารถยืดเยื้อและยิ่งทำให้ปัญหาอคติทางประวัติศาสตร์ เช่น การเหยียดเชื้อชาติ การกีดกันทางเพศ และความคลั่งไคล้ แย่ลงไปอีก นักวิทยาศาสตร์ด้านธุรกิจและข้อมูลจะต้องขจัดอคติในระหว่างการพัฒนา AI เพื่อต่อสู้กับปัญหาเหล่านี้ บริษัทต่างๆ สามารถลดอคติใน AI ได้โดยการตรวจสอบอินพุตและปรับเปลี่ยนเมื่อเป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น หากระบบได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับภาพถ่ายของคน..