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问题。临床实验皮肤病学。 2023:llad197 https://academic .oup.com/ced/advance-article-abstract/doi/10.1093/ced/llad197/7188526?redirectedFrom=fulltext&login=false 5. Mihalache A、Popovic MM、Muni RH。人工智能聊天机器人在眼科知识评估中的表现。 JAMA Ophthalmol. 2023;141:589---97。 6. 巴西皮肤病学会-第 57 届皮肤病学专家职称考试公告(2023 年)[互联网]。出处:https://www.sbd.org.br/wp-content/uploads/2023/04/TED2023edital.pd。
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数据集对于培训和评估机器学习模型至关重要。但是,它们也是许多不良模型行为的根本原因,例如偏见的预测。为了解决这个问题,机器学习社区正在提议作为最佳实践,以采用描述数据集的常见准则。但是,这些准则基于数据集的自然语言描述,从而妨碍了对此类描述的自动计算和分析。为了克服这种情况,我们提出了Descriveml,这是一种语言工程工具,可准确地描述机器学习数据集,以结构化的形式来描述其组成,出处和社会问题。该工具被实现为视觉工作室代码扩展。
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