알고리즘의 영향력은 점차 커지고 있습니다. 머신 러닝은 방대한 데이터 세트를 기반으로 주요 의사결정을 내리기 시작함에 따라, 인간인 우리는 실제 생활에서의 한계점을 충분히 알고 있어야 합니다. 대출 승인, 교통 경로 재설정을 막론하고, 머신 러닝 모델에는 인간의 공유가치가 정확히 반영되어야 합니다. 본 강좌에서는 가장 기본적인 알고리즘부터 완전 자율 알고리즘에 이르기까지 알고리즘의 발전을 살펴보고, 보다 윤리적으로 건전한 알고리즘을 만드는 방법을 논의합니다.
AI 알고리즘 모델과 한계점
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
8 heures à compléter
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Ethical Standards And Conduct
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : AI literacy
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Model Optimization
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