2024 Auteur: Luke Adderiy | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2024-01-10 19:37
Algoritmische vooringenomenheid beschrijft systematische en herhaalbare fouten in een computersysteem die oneerlijke resultaten opleveren, zoals het bevoorrechten van een willekeurige groep gebruikers boven anderen.
Wat veroorzaakt algoritmische vooringenomenheid?
Bias kan in algoritmische systemen terechtkomen als gevolg van reeds bestaande culturele, sociale of institutionele verwachtingen; vanwege technische beperkingen van hun ontwerp; of door te worden gebruikt in onverwachte contexten of door een publiek dat niet in aanmerking wordt genomen in het oorspronkelijke ontwerp van de software.
Wat is algoritme-bias in AI?
Machine learning bias, ook wel algoritme bias of AI bias genoemd, is een fenomeen dat optreedt wanneer een algoritme resultaten produceert die systemisch zijn bevooroordeeld als gevolg van onjuiste veronderstellingen in het machine learning-proces.
Hoe voorkom je algoritmische vooringenomenheid?
- Identificeer mogelijke bronnen van vooringenomenheid. …
- Stel richtlijnen en regels op voor het elimineren van vooroordelen en procedures. …
- Identificeer nauwkeurige representatieve gegevens. …
- Document en deel hoe gegevens worden geselecteerd en opgeschoond. …
- Evalueer het model op prestaties en selecteer naast prestaties het minst bevooroordeeld. …
- Bewaak en bekijk modellen in werking.
Wat zijn vooroordelen bij machine learning?
AI-gegevens. Geplaatst op 4 februari 2021. Databias bij machine learning is een type fout waarbij bepaalde elementen van een dataset zwaarder worden gewogen en/of vertegenwoordigd dan andere Een vertekende dataset vertegenwoordigt niet nauwkeurig de use case van een model, wat resulteert in scheve resultaten, lage nauwkeurigheidsniveaus en analytische fouten.
Aanbevolen:
Wat wordt bedoeld met vooringenomenheid?
Bias is een onevenredig gewicht voor of tegen een idee of ding, meestal op een manier die bekrompen, bevooroordeeld of oneerlijk is. Vooroordelen kunnen aangeboren of aangeleerd zijn. Mensen kunnen vooroordelen ontwikkelen voor of tegen een individu, een groep of een overtuiging.
Is kruisvalidatie vooringenomenheid?
De reden dat het enigszins vertekend is, is dat de trainingsset in kruisvalidatie iets kleiner is dan de werkelijke dataset (bijvoorbeeld voor LOOCV is de trainingssetgrootte n − 1 wanneer er n gevallen zijn waargenomen) . Verhoogt kruisvalidatie vooringenomenheid?
Hoe kan de vooringenomenheid worden verholpen?
b) Hoe kan de vooringenomenheid worden verholpen? De enquête moet worden afgenomen door een onpartijdige partij . Hoe kunnen we vooroordelen bij huishoudens voorkomen? Om dit te voorkomen, is het belangrijk om een bepaald type persoon te peilen in verhouding tot hun aanwezigheid in de totale populatie.
Vermindert gestratificeerde steekproeven vooringenomenheid?
Gestratificeerde willekeurige steekproeven stellen de onderzoekers in staat zich bewust te worden van deze informatie voordat ze hun steekproef samenstellen, waardoor ze steekproefbias kunnen voorkomen . Kan gestratificeerde steekproeven vertekend zijn?
Is zelfdienende vooringenomenheid en onbewuste vooringenomenheid?
De zelfingenomen vooringenomenheid is de neiging die mensen hebben om informatie op te zoeken en te gebruiken op manieren die hun eigenbelang bevorderen. Met andere woorden, mensen vaak onbewust beslissingen nemen die zichzelf dienen op manieren die andere mensen als onverdedigbaar of onethisch kunnen beschouwen .