기업이 인공 지능 모델의 편향을 제거할 때 데이터로 저지르는 가장 흔한 실수는 인종, 성별, 연령과 같은 명백한 지표를 제거한 다음 편향을 제거했다고 가정하는 것이라고 David Van Bruwaene은 이번 에피소드에서 Bank Automation News에 말했습니다. "더 버즈" 팟캐스트. Van Bruwaene은 캐나다 기반의 창립자이자 CEO […]
듣기: 은행이 잠재적인 AI 규정보다 앞서 나가기 위해 모델 편향을 제거할 수 있는 방법
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