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Torniamo a parlare di bias all’interno del Machine Learning, ma solo per un’ultima volta.
La settimana prossima torneremo alla nostra cara rassegna stampa.
Quindi, ecco gli ultimi 5 bias che possono colpire un algoritmo di Machine Learning:
[02:49] Il paradosso di Simpson, ovvero quando il focus selezionato non rappresenta la realtà,
[08:48] Il bias "causato" dall'utente
...
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finale... e che poi si rivolta su se stesso,
[15:38] La fase di produzione di un algoritmo in cui si possono creare più facilmente i bias.
[21:41] Come è possibile che quando unisci i dati di più gruppi un determinato trend sale, mentre se li separi... scende?
[27:50] Il pericolo di creare un dataset non-casuale.
Il nostro obiettivo con questa nuova puntata del podcast è proprio di sottolineare l'origine dei bias e capire come ridurre il loro impatto.
Ne abbiamo parlato nella puntata #20 che puoi trovare anche su:
►GOOGLE PODCAST: https://bit.ly/32TDZei
►SPOTIFY: https://spoti.fi/2D3ttGF
►APPLE PODCAST: https://apple.co/2CBsSfz
Buon ascolto!
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A presto!
