Да ли је изводљиво користити МЛ за уочавање пристрасности у подацима из другог МЛ решења?
Среда, КСНУМКС КСНУМКС новембар
by Анне Марие Цорлесс
Коришћење машинског учења (МЛ) за уочавање пристрасности у подацима из другог МЛ решења је заиста изводљиво. МЛ алгоритми су дизајнирани да уче обрасце и праве предвиђања на основу образаца које пронађу у подацима. Међутим, ови алгоритми такође могу нехотице научити и одржавати предрасуде присутне у подацима о обуци. Стога постаје кључно да
Које су различите фазе МЛ пипелинеа у ТФКС-у?
Недеља, КСНУМКС август КСНУМКС
by ЕИТЦА Ацадеми
ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) је моћна платформа отвореног кода дизајнирана да олакша развој и примену модела машинског учења (МЛ) у производним окружењима. Пружа свеобухватан скуп алата и библиотека које омогућавају изградњу енд-то-енд МЛ цевовода. Ови цевоводи се састоје од неколико различитих фаза, од којих свака служи специфичној сврси и доприноси