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Datos de entrenamiento no representativos

Datos de entrenamiento no representativos - Tutorial de TensorFlow

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Datos de entrenamiento no representativos

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Es importante, a la hora de seleccionar los datos con los que queremos trabajar, que supongan una representación real y sin sesgos. Existen muchos ejemplos de algoritmos de Machine Learning desarrollados sin tener en cuenta que el conjunto de pruebas puede que no fuera muy representativo. No pienses que se trata de un pequeño problema que podemos pasar por alto. Muchos de los patinazos más grandes dentro del campo de Machine Learning han surgido por culpa de sesgos mal o no intencionados. Como por ejemplo, una gran compañía de software y hardware que desarrolló un sistema de visión artificial que seguía las caras. Cuando alguien aparece en el radio de la cámara, lo enfocaba y le seguía si la persona se movía. Funcionaba bastante bien, pero solo con personas blancas. Cuando personas de otras razas aparecían en la imagen, la cámara no se movía. El motivo era que el algoritmo de visión artificial solo había sido entrenado con caras blancas, y el…

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