โมเดล AI สำหรับการประเมินสินเชื่อที่ถูกฝึกบนข้อมูลทางการเงินของประชากรที่อุดมสมบูรณ์ส่วนใหญ่ เมื่อนำไปใช้กับกลุ่มคนรายได้น้อยแล้ว พบว่าประสิทธิภาพแม่นยำลดลง โดยเฉพาะการปฏิเสธคำขอสินเชื่อที่มากเกินไป ปัญหานี้เรียกว่าอะไร

ความหลากหลายของข้อมูล (Data Diversity) ที่ไม่เพียงพอ
ข้อเสียของฟังก์ชันการสูญเสีย (Loss Function) ที่เลือก
ความล้มเหลวของการตรวจสอบแบบไขว้ (Cross-Validation)
ความเอนเอียงของข้อมูล (Data Bias) ที่ส่งผลให้โมเดลไม่ยุติธรรม

เฉลยอธิบาย

ปัญหานี้เป็นตัวอย่างของ Data Bias ที่เรียกว่า Selection Bias หรือ Representation Bias โมเดลถูกฝึกบนข้อมูลที่ไม่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด ทำให้มีอคติต่อกลุ่มคนบางกลุ่ม ตัวเลือก A (Data Diversity) เป็นปัญหาที่คล้ายแต่ใช้คำผิด ตัวเลือก B (Cross-Validation) เป็นวิธีทดสอบ ตัวเลือก D เป็นเรื่องทางเทคนิคของอัลกอริทึม

ข้อสอบอื่นในวิชาความรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีดิจิทัล

ดูข้อสอบวิชานี้ทั้งหมด →