Bias

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Bias

Erkunden Sie Bias in KI: Verstehen Sie dessen Ursachen, Auswirkungen auf das maschinelle Lernen, praxisnahe Beispiele und Strategien zur Minderung, um faire und zuverlässige KI-Systeme zu entwickeln.

AI Bias Machine Learning +3
• 8 min read
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Diskriminierung

Diskriminierung in der KI bezieht sich auf die ungerechte oder ungleiche Behandlung von Einzelpersonen oder Gruppen aufgrund geschützter Merkmale wie Rasse, Geschlecht, Alter oder Behinderung. Dies resultiert häufig aus in KI-Systemen verankerten Vorurteilen während der Datenerhebung, Algorithmusentwicklung oder Implementierung und kann erhebliche Auswirkungen auf soziale und wirtschaftliche Gleichheit haben.

AI Bias Discrimination +2
• 6 min read
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Garbage in, Garbage out (GIGO)

Garbage In, Garbage Out (GIGO) verdeutlicht, dass die Qualität der Ergebnisse von KI- und anderen Systemen direkt von der Qualität der Eingabedaten abhängt. Erfahren Sie mehr über die Auswirkungen im Bereich KI, die Bedeutung von Datenqualität und Strategien zur Vermeidung von GIGO für genauere, fairere und verlässlichere Ergebnisse.

AI Data Quality Garbage In Garbage Out +3
• 3 min read
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KI und Menschenrechte

Erforschen Sie, wie Künstliche Intelligenz die Menschenrechte beeinflusst, indem sie Vorteile wie verbesserten Zugang zu Dienstleistungen mit Risiken wie Datenschutzverletzungen und Vorurteilen abwägt. Lernen Sie internationale Rahmenwerke, regulatorische Herausforderungen und die Bedeutung einer verantwortungsvollen KI-Einführung zum Schutz grundlegender Rechte kennen.

AI Human Rights Ethics +4
• 8 min read
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Underfitting

Underfitting tritt auf, wenn ein Machine-Learning-Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster der Trainingsdaten zu erfassen. Dies führt zu schlechter Leistung sowohl bei unbekannten als auch bei Trainingsdaten, oft aufgrund mangelnder Modellkomplexität, unzureichendem Training oder unzureichender Merkmalsauswahl.

AI Machine Learning Model Training +2
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