قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تحيز القياس
عدم دقة منهجية في جمع أو تسجيل المتغيرات يختلف بين المجموعات الديموغرافية، مما يؤثر على جودة وإنصاف التوقعات.
تحليل التأثير المتفاوت
منهجية للتقييم الكمي للآثار غير المتناسبة للقرارات الخوارزمية على مختلف المجموعات الديموغرافية لتحديد وتصحيح التمييز.
النسب السببي
مجموعة من التقنيات الإحصائية التي تهدف إلى التمييز بين الارتباطات والعلاقات السببية في بيانات التدريب لتجنب تكرار الظلم المنهجي.
مقاييس العدالة الفردية
معايير تقييم تضمن حصول الأفراد المتشابهين على معاملة مماثلة، معارضة للنهج الجماعية البحتة للعدالة الخوارزمية.
تحيز التمثيل
تشوه منهجي حيث تكون بعض المجموعات ممثلة تمثيلاً ناقصاً أو سيئاً في بيانات التدريب، مما يؤدي إلى توقعات متحيزة لهذه السكانيات.
الوزن العكسي
تقنية لتصحيح التحيز تمنح أوزاناً أعلى لأمثلة المجموعات الممثلة تمثيلاً ناقصاً لتحقيق توازن في تأثير جميع المجموعات الديموغرافية أثناء التدريب.
إعادة العينات المتوازنة
طريقة لمعالجة البيانات مسبقاً تقوم بتعديل توزيع مجموعة التدريب لضمان تمثيل عادل لجميع المجموعات الديموغرافية.
إزالة التحيز التنافسي
نهج في التعلم الآلي يستخدم الشبكات التنافسية لتعلم تمثيلات البيانات غير المتغيرة بالنسبة للخصائص الحساسة مع الحفاظ على الأداء التنبؤي.
تدقيق الخوارزمية
فحص منهجي ومستقل لنظام الذكاء الاصطناعي لتحديد وتوثيق وقياس التحيزات والتمييزات المحتملة في قراراته.