¿Es factible utilizar ML para detectar sesgos en los datos de otra solución de ML?
De hecho, es factible utilizar el aprendizaje automático (ML) para detectar sesgos en los datos de otra solución de ML. Los algoritmos de ML están diseñados para aprender patrones y hacer predicciones basadas en los patrones que encuentran en los datos. Sin embargo, estos algoritmos también pueden aprender y perpetuar sin darse cuenta los sesgos presentes en los datos de entrenamiento. Por lo tanto, se vuelve crucial
¿Cuáles son las diferentes fases de la canalización de ML en TFX?
TensorFlow Extended (TFX) es una poderosa plataforma de código abierto diseñada para facilitar el desarrollo y la implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) en entornos de producción. Proporciona un conjunto integral de herramientas y bibliotecas que permiten la construcción de canalizaciones de ML de extremo a extremo. Estos conductos constan de varias fases distintas, cada una con un propósito específico y contribuyendo
- Publicado en Inteligencia artificial , Fundamentos de TensorFlow de EITC/AI/TFF, TensorFlow extendido (TFX), ¿Qué es exactamente TFX?, revisión del examen