Limbola mpo na nini ezali na ntina kososola ba bias na ba modèles ya apprentissage automatique.
Kososola ba bias na ba modèles ya apprentissage automatique ezali na ntina mingi mpo na ba raisons ebele. Likambo ya ntina ezali ete modèle ya apprentissage automatique bias ekobimisa ba prédictions ya sikisiki te, oyo ekoki kosala que ba décisions to ba actions ya mabe ezala. Soki modèle moko ezali na bias na bituluku mosusu ya bato, ekoki ko perpétuer mpe kutu ko aggraver ba inégalités mpe discrimination oyo ezali, ememaka na traitement injuste mpe na ba résultats. Ndakisa, soki modèle oyo esalelami mpo na kozwa bato na mosala ezali na bokeseni na basi, ekoki kozala ete eboya na ndenge ya mabe ba demandeurs ya basi oyo bazali na makoki, mpe yango ekomema na kozanga bokeseni mpe na bozangi ya bato ya mosala. Lisusu, ba bias na ba modèles ya apprentissage automatique ekoki kozala difficile ya ko détecter, puisque mbala mingi ewutaka na ba données bias oyo esalelamaka pona ko former modèle. Yango ekoki kosalema tango ba données oyo esalelami pona ko former modèle ezali représentant te ya population oyo ekanamaki kosalela to tango ezali na ba bias historiques oyo sima e codé na modèle. Soki ba bias ezuami te pe etalisami te, ekoki kokoba kosala impact na modèle pe ba prédictions na yango. Longola mitungisi ya bizaleli malamu pe ya bosembo, modèle ya apprentissage automatique bias ekoki pe kozala na ba impacts économiques ya mabe na komema na prise de décisions inefficaces to allocation suboptimale ya ba ressources. Pona bantina oyo, ezali na tina mingi pona ba développeurs ba comprendre ba sources potentielles ya bias pe ba travailler activement pona ko mitiger yango na nzela ya pona malamu ya ba données ya formation, évaluation pe suivi mbala na mbala ya ba prédictions ya modèle, pe bosaleli ba algorithmes oyo ematisaka bosembo. Na kosalaka matambe oyo, tokoki kosala mpo na kotonga ba modèles ya apprentissage machine oyo ezali na bosembo, ya sikisiki, mpe ya kotyela motema mpe oyo ekopesa litomba na moto nyonso.