算法偏见与厌恶情绪，如何避免在数据中‘看见’偏见？
在人工智能算法的广泛应用中，一个不容忽视的问题是算法偏见，尤其是与人类情感相关的偏见，如厌恶情绪，这种偏见可能源于算法训练数据中的不均衡、不全面或带有偏见的样本，导致算法在处理相关任务时表现出对某些群体的不公平或歧视。过滤系统中，如果训练数...
数据清洗
发夹算法，在数据清洗中的‘微小却强大’角色
在大数据时代，数据清洗是数据预处理中不可或缺的一环，而发夹算法（Flip-Flop Algorithm）正是在这一过程中扮演着“微小却强大”的角色，它主要用于处理数据中的重复记录或“发夹现象”，即两条记录在某个关键字段上完全相同，但在其他字...
如何利用漏勺在AI算法中实现高效的数据清洗？
在AI算法的研发与应用中，数据清洗是至关重要的环节，而漏勺，作为一种常见的厨房工具，其独特的结构特性，在数据清洗中也能发挥意想不到的作用。漏勺的网状结构可以模拟数据清洗中的“过滤”过程，通过筛选和剔除不符合要求的数据点，如异常值、缺失值等，...