AI的性(xìng )能依賴于其訓練數(shù)(shù )據(jù)的質量。為了降低算法偏差與無(wú )意識(shí )歧視的風險(xiǎn ),AI模型必須使用(yòng )多樣(yàng )化的(de )數(shù)據(jù)集(jí )進行測試(shì ),這些(xiē )數(shù)(shù )據(jù)集應反映真實世界的人口統(tǒng)計特征和客戶實際使(shǐ )用案例。這種方式有助于(yú )組織遵循《通(tōng )用數(shù)據(jù)保(bǎo )護(hù )條例》(GDPR)及各地區(qū)數(shù)據(jù)保護法規(guī),也能在終端用戶中更好地(dì )建立信(xìn )任。
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