自動化バ@ @アス

自動化バ@ @アスとは

自動化バ@ @アスとは，自動化支援システムや意思決定支援システムに過度に依存することを意味します。自動化された意思決定支援システムの利用可能性は高まっており,集中治療室や航空機のコックピットなど重大な影響を及ぼす意思決定が必要な狀況下での利用も一般的になりつつあります。認知的努力を最小限に抑え,“自動化バイアス”に依存しがちなのは,人間の傾向性ですが,大規模なデータからの學習をベースとするAIや自動化機能にも同様の傾向性が當てはまる懸念があります。このタプのコンピュテションは，將來的に物事が根本的に変わらないことを前提としています。もう一の懸念事項は，欠陥のあるトレニングデタを使用すると學習に欠陥が生じるというリスクです。

機械學習バ@ @アスとは

機械學習バ@ @アスは，アルゴリズムが，使用されるアルゴリズムや入力デ，タのバ，アスを示す方法に関連しています。今日,人工知能(AI)はデータに基づく新たな洞察を発見し,人間の意思決定の向上に役立てられています。一例として，スマ，トフォンのログ，ンに使用される顔認証機能が挙げられます。偶発的なバイアスは,さまざまな要因で発生しますが(ウィキペディアには184件掲載),主な原因は次の3つです。

• 不完全なデ，タサンプル
• 不正確なデ，タセット
• 経時的な相互作用によって生じる偏った學習(aapl .ンタラクションバaapl .アス)

あらゆる可能性のあるエッジのユースケースを反映した包括的で広範なデータセットを使用することで,データのバイアスを防ぐことができ,データセットが包括的であればあるほど,AI予測の精度は向上します。aiに取り組む際に考慮すべきポ▪▪▪▪ントがいく▪▪▪▪かあります。問題に適した學習モデルの選択:バイアスを完全に回避できるモデルはおそらくありませんが,構築時に情報を提供してくれるパラメータの選択は重要です。実行前に，狀況に最適なモデルの特定とトラブルシュ，ティングをする必要があります。代表的なトレ，ニングデ，タセットの選択:さまざまなグル，プを含む多様なトレ，ニングデ，タを使用するようにします。実デ，タを使用したパフォ，マンスの監視:アルゴリズムを構築する際には,できるだけ実世界のアプリケーションをシミュレートする必要があります。