臉部識別和偏差風險-udacity-AI-計算機視覺

存在人工和數據偏差的算法 你見過和/或編寫過的大部分模型都依賴於大型數據集來訓練和學習。當你遇到挑戰時，作爲程序員，你需要定義分類圖像數據的函數和模型。程序員和數據確定了臉部識別等分類算法的工作原理。 要注意的是，數據和人類都存在偏差，分別具有分佈不均衡的圖像類型或個人偏好。還要注意的是，這些偏差會分散到算法創建中。對於臉部識別，想象一下以下情形：哈爾特徵等模型訓練所用的臉部主要是白人女性；此網絡

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