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定義-マシンバイアスとはどういう意味ですか？
機械バイアスは、機械学習プロセスにおける誤った仮定の影響です。 バイアスは、データの収集または使用に関連する問題を反映します。システムは、人間の介入またはデータの認知評価の欠如の結果として、データセットに関する不適切な結論を導き出します。
マシンバイアスは、アルゴリズムバイアスまたは単にバイアスとも呼ばれます。
Techopediaがマシンバイアスを説明
マシンバイアスにはさまざまな形式があります。 最も顕著な例の1つは、機械学習システムを使用して、個々の人々または人々のグループについて判断を下すことです。 たとえば、刑事司法の分野で使用された場合、一部の機械学習モデルは、民族や場所などの表面的なデータに基づいて、個人の犯罪率が高いと想定されています。
機械のバイアスを科学用語で説明する別の方法は、それを本質的に正当化されていないデータの「クラスタリング」として記述することです。 高バイアスは、不適切なクラスタリングを引き起こす可能性があります。 分散が大きいと、データが過剰に散乱する可能性があります。 エンジニアは、システムまたは結果を「高バイアス、高分散」または「低バイアス、高分散」または他の組み合わせと呼ぶ場合があります。
