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算法偏差和数据偏差有什么区别？
算法偏见与数据偏见：当人们谈论人工智能（AI）和机器学习偏见（ML）时，他们经常围绕算法偏见和数据偏见等术语，就好像他们的意思是同样的事情。但是他们没有。它们是相关的，是的，但是它们来自不同的来源，行为不同，需要不同的解决方案。词汇偏见来自AI的设计或决策规则中的缺陷，而数据偏见来自偏斜，不完整或不具有代表性的培训数据。了解它们的不同，它们的互动方式以及为更公平的AI结果修复方法的方法。叠加偏见来自有缺陷的设计。数据偏差来自偏斜的数据。引言 - 为什么了解差异很重要的是您构建筛选作业申请的招聘AI。几个月后，即使两者都具有同等的资格，您也会发现它拒绝女性多于男性。现在，您问：“我的算法问题是我喂养的数据的问题吗？”这就是算法偏见和数据偏见之间的差异。如果您不知道哪种类型的偏见正在发挥作用，您可能会“解决”错误的事情 - 但仍会取得不公平的结果。依赖性的偏见是关于系统或设计规则造成不公平的方式。Data偏见是关于您训练它的信息，即您在倾斜，不完整或不相同的情况下，它们与之相同。但是，它们与众不同。它们是相同的，它们是相同的。
来源:The Scientific World | 让我们一起来探索科学的世界