Return to Video

AI: Training Data & Bias

  • 0:07 - 0:12
    التعلم الآلي هو فقط بجودة
    بيانات التدريب التي تضعها فيه
  • 0:12 - 0:16
    لذلك ، من المهم للغاية استخدام
    بيانات عالية الجودة ، والكثير منها
  • 0:17 - 0:22
    ولكن إذا كانت البيانات مهمة ، يجدر
    السؤال من أين تأتي بيانات التدريب؟
  • 0:22 - 0:26
    في كثير من الأحيان ، تقوم أجهزة الكمبيوتر
    بجمع بيانات التدريب من أشخاص مثلك ومثلي
  • 0:26 - 0:28
    دون أي جهد من جانبنا
  • 0:28 - 0:31
    قد تتعقب خدمة دفق الفيديو ما
    تشاهده ، ثم يمكنها التعرف على الأنماط
  • 0:32 - 0:36
    في تلك البيانات للتوصية بما
    قد ترغب في مشاهدته بعد ذلك
  • 0:37 - 0:40
    في أوقات أخرى ، يُطلب منك
    المساعدة مباشرة ، على سبيل
  • 0:40 - 0:43
    المثال عندما يطلب منك موقع
    ويب تحديد لافتات الشوارع والصور
  • 0:44 - 0:47
    ، فأنت تقدم بيانات
    تدريبية لمساعدة الآلة على
  • 0:47 - 0:49
    تعلم الرؤية ، وربما
    حتى القيادة ليوم واحد
  • 0:52 - 0:56
    يمكن للباحثين الطبيين استخدام
    الصور الطبية كبيانات تدريبية لتعليم
  • 0:57 - 1:00
    أجهزة الكمبيوتر كيفية التعرف
    على الأمراض وتشخيصها
  • 1:00 - 1:06
    يحتاج التعلم الآلي إلى مئات وآلاف
    من الصور ، وتوجيه تدريبي من طبيب
  • 1:06 - 1:10
    يعرف ما الذي يبحث عنه ، قبل أن
    يتمكن من تحديد المرض بشكل صحيح
  • 1:11 - 1:16
    حتى مع وجود آلاف الأمثلة ، يمكن أن
    تكون هناك مشاكل في تنبؤات الكمبيوتر
  • 1:16 - 1:21
    إذا تم جمع بيانات الأشعة السينية من الرجال
    فقط ، فقد تنجح تنبؤات الكمبيوتر للرجال فقط
  • 1:22 - 1:26
    قد لا يتعرف على الأمراض عندما يُطلب
    منه تشخيص الأشعة السينية للمرأة
  • 1:27 - 1:31
    هذه النقطة العمياء في بيانات
    التدريب تخلق شيئًا يسمى التحيز
  • 1:31 - 1:36
    تفضل البيانات المتحيزة بعض الأشياء
    وتقلل من الأولوية أو تستبعد أخرى
  • 1:37 - 1:42
    اعتمادًا على كيفية جمع بيانات التدريب ،
    ومن يقوم بالتجميع ، وكيفية تغذية البيانات
  • 1:42 - 1:45
    هناك احتمال أن يتم تضمين
    التحيز البشري في البيانات
  • 1:46 - 1:51
    من خلال التعلم من بيانات التحيز ،
    قد يقوم الكمبيوتر بعمل تنبؤات متحيزة
  • 1:51 - 1:54
    سواء كان الأشخاص الذين
    يدربون الكمبيوتر على دراية بها أم لا
  • 1:55 - 1:58
    عندما تنظر إلى بيانات التدريب ،
    : اسأل نفسك سؤالين
  • 1:59 - 2:02
    هل هذه بيانات كافية لتدريب الكمبيوتر بدقة؟
  • 2:02 - 2:07
    وهل تمثل هذه البيانات جميع السيناريوهات
    المحتملة والمستخدمين بدون تحيز؟
  • 2:07 - 2:11
    هذا هو المكان الذي تلعب فيه
    دورًا حاسمًا في التدريب البشري
  • 2:11 - 2:14
    الأمر متروك لك لتقديم
    بيانات غير متحيزة إلى جهازك
  • 2:14 - 2:18
    هذا يعني جمع الكثير من
    الأمثلة ، من الكثير من المصادر
  • 2:19 - 2:23
    تذكر ، عندما تحدد
    وتختار البيانات للتعلم الآلي
  • 2:23 - 2:25
    ، فأنت تقوم بالفعل ببرمجة
    الخوارزمية ، باستخدام
  • 2:25 - 2:27
    بيانات التدريب بدلاً
    من التعليمات البرمجية
  • 2:27 - 2:30
    البيانات هي الرمز
  • 2:30 - 2:35
    كلما كانت البيانات التي تقدمها
    أفضل ، كان تعلم الكمبيوتر أفضل
Title:
AI: Training Data & Bias
Description:
more » « less
Video Language:
English
Team:
Code.org
Project:
How AI Works
Duration:
02:41
TranslateByHumans edited Arabic subtitles for AI: Training Data & Bias
Nisreen AlRawashdeh edited Arabic subtitles for AI: Training Data & Bias
Nisreen AlRawashdeh edited Arabic subtitles for AI: Training Data & Bias
Nisreen AlRawashdeh edited Arabic subtitles for AI: Training Data & Bias
Nisreen AlRawashdeh edited Arabic subtitles for AI: Training Data & Bias
Nisreen AlRawashdeh edited Arabic subtitles for AI: Training Data & Bias
Nisreen AlRawashdeh edited Arabic subtitles for AI: Training Data & Bias
Nisreen AlRawashdeh edited Arabic subtitles for AI: Training Data & Bias
Show all

Arabic subtitles

Revisions Compare revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.