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Mit falschen Daten füttern

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  1. Mit falschen Daten füttern

    Autor: aLpenbog 22.10.18 - 10:25

    Wir sollen entsprechende Netze also mit falschen Daten füttern, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Genauso pervers, wie Studien die ein bestimmtes Ergebnis erzielen sollen, wo dann im Zweifel einfach ein wenig weggelassen wird siehe 7 Länder Studie. Bestimmte Eigenschaften sind nun einmal eher männlich oder weiblich, wenn man das ändern will, dann beginnt das bei der Gesellschaft, der Erziehung und den klassischen Rollenbildern, nicht bei bösen Algorithmen, die das Ergebnis am Ende auswerten. Das selbe zieht sich fort bei der Herkunft, unsere Klischees von indischen Ärzten oder indischen und asiatischen Mathecracks sind nun einmal in deren Gesellschaft und Kultur verankert.

    Jeden Menschen individuell zu betrachten wäre zwar toll aber wir denken nun einmal in Muster und gerade für Muster und Klassifizierungsprobleme haben wir neuronale Netze. Wenn sich das nicht vernünftig anwenden lässt, dann muss man diese Sachen eben in Menschenhand lassen und von Menschen entscheiden lassen, die nicht in Mustern denken, wo auch immer man die findet. Alternativ würfeln wir einfach.

    Man soll natürlich trotzdem beobachten was für Muster erkannt werden. Gab ja dieses typische Ding mit dem Wolf im Schnee in den Testdaten, wo das Netz dann erkannt hat Schnee = Wolf, sowas darf natürlich nicht passieren.



    2 mal bearbeitet, zuletzt am 22.10.18 10:34 durch aLpenbog.

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