De meest voorkomende fout die bedrijven maken met de gegevens bij het de-biasing van kunstmatige-intelligentiemodellen is om voor de hand liggende indicatoren zoals ras, geslacht en leeftijd te verwijderen en vervolgens aan te nemen dat ze vooringenomenheid hebben geëlimineerd, vertelt David Van Bruwaene aan Bank Automation News in deze aflevering van Podcast "The Buzz". Van Bruwaene is de oprichter en CEO van het in Canada gevestigde […]

Bron: https://bankautomationnews.com/allposts/center-of-excellence/listen-how-banks-can-de-bias-models-to-stay-ahead-of-potential-ai-regulations/