Проблема предвзятости в решениях систем машинного обучения

Авторы

Кобринский Б. А.

Аннотация

Машинное обучение (МО) – это технология извлечения знаний из больших данных (условие большого объема данных, от сотен случаев, является обязательным условием). МО основано на использовании математических моделей, вычислительных методов для поиска закономерностей в данных. Однако для надежности получаемых решений принципиальное значение имеет сопоставимость данных в сравниваемых группах. Рассмотрим причину различной эффективности или предвзятости методов машинного обучения (искусственных нейронных сетей).

Внешние ссылки

Скачать тезисы доклада (PDF) на сатйе Когресса: https://congress.pedklin.ru/wp-content/uploads/2024/10/ТЕЗИСЫ-КОНГРЕССА-ИТОГ-НОВЫЙ-15.10.24.pdf

Ссылка при цитировании

Кобринский Б. А. Проблема предвзятости в решениях систем машинного обучения // Тезисы Конгресса Вельтищева. Материалы XIII Российского конгресса им. Вельтищева Ю. Е.: инновационные технологии в педиатрии и детской хирургии. — Москва, 23–25 октября, 2024 г. — С. 93–94.