Walidacja danych treningowych to proces weryfikacji jakości, kompletności i zgodności zbiorów danych wykorzystywanych do szkolenia modeli sztucznej inteligencji. W kontekście globalnych ram monitorowania, jakie wprowadza OECD w ramach Kodeksu Postępowania z Hiroszimy, oznacza ona zapewnienie, że dane są wolne od błędów, uprzedzeń czy manipulacji, co jest kluczowe dla transparentności i sprawiedliwości algorytmów. Proces ten obejmuje sprawdzanie pochodzenia danych, ich reprezentatywności oraz zgodności z etycznymi i prawnymi wymogami. Jest to element ochrony przed ryzykiem dyskryminacji czy nieuczciwych praktyk, które mogłyby podważyć zaufanie do systemów AI.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
