Spisu treści:
Definicja - Co oznacza odchylenie maszyny?
Błąd maszynowy jest wynikiem błędnych założeń w procesach uczenia maszynowego. Odchylenie odzwierciedla problemy związane ze zbieraniem lub wykorzystaniem danych, w których systemy wyciągają niewłaściwe wnioski na temat zbiorów danych, albo z powodu interwencji człowieka, albo w wyniku braku oceny poznawczej danych.
Błąd komputerowy jest również znany jako błąd algorytmiczny lub po prostu błąd systematyczny.
Techopedia wyjaśnia stronniczość maszyn
Błąd maszynowy przybiera różne formy. Jednym z najbardziej znanych przykładów jest wykorzystanie systemów uczenia maszynowego do osądzania poszczególnych osób lub grup ludzi. Na przykład w przypadku stosowania w dziedzinie wymiaru sprawiedliwości w sprawach karnych wykazano, że niektóre modele uczenia maszynowego zakładają wyższe wskaźniki przestępczości dla osób fizycznych w oparciu o powierzchowne dane, takie jak pochodzenie etniczne lub lokalizacja.
Innym sposobem na wyjaśnienie naukowego błędu systematycznego w kategoriach naukowych jest opisanie go jako „grupowanie” danych, które nie jest z natury uzasadnione, przy czym błąd jest jedną z części tego, co inżynierowie mówią o kompromisie „wariancji odchylenia”. Wysokie odchylenie może powodować nieprawidłowe klastrowanie. Duża wariancja może powodować nadmierne rozpraszanie danych. Inżynierowie mogą odnosić się do systemu lub wyniku jako do „wysokiego odchylenia, dużej zmienności” lub „niskiego odchylenia, wysokiej zmienności” lub innej kombinacji.
