<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Bias Detection on وبلاگ Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/fa/tags/bias-detection/</link><description>Recent content in Bias Detection on وبلاگ Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>fa</language><atom:link href="https://blog.formize.com/fa/tags/bias-detection/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>تشخیص و اصلاح تعصب داده‌های مصنوعی به‌صورت زمان واقعی با Formize</title><link>https://blog.formize.com/fa/real-time-synthetic-data-bias-detection-and-remediation-with/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/fa/real-time-synthetic-data-bias-detection-and-remediation-with/</guid><description>&lt;h1 id="تشخیص-و-اصلاح-تعصب-دادههای-مصنوعی-بهصورت-زمان-واقعی-با-formize">تشخیص و اصلاح تعصب داده‌های مصنوعی به‌صورت زمان واقعی با Formize&lt;/h1>
&lt;p>داده‌های مصنوعی به‌عنوان یک ستون فقرات برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با عملکرد بالا در حالی که حریم خصوصی را محافظت می‌کند، تبدیل شده‌اند. با این حال، فرآیندی که «رکوردهای مصنوعی» را ایجاد می‌کند می‌تواند به‌طور ناخواسته تعصبات پنهانی موجود در داده‌های منبع یا ناشی از الگوریتم تولید را تقویت کند. هنگامی که داده‌های مصنوعی به مدل‌های پایین‌دست تغذیه می‌شوند، این تعصبات می‌توانند گسترش یابند و عدالت، انطباق قانونی و اعتبار برند را به خطر اندازند.&lt;/p></description></item></channel></rss>