检测到机器模型上的偏误（或任何其他问题）后 ， 行动的容易程度和速度决定了解决集训的速度有多快 。创建并共享数据和模型解释可以帮助用户更快地采取行动 。
结语你可以系统地检测和预防数据和机器学习模型中的偏误 。比如通过雇用来自不同背景的用户 ， 并为他们提供人工智能 ， 不仅有助于更好地检测和预防偏误 ， 还有助于纠正偏误检测系统或机器学习模型失败或被人做手脚的情况 。
原文标题：How To Handle Data And machine Learning Bias In Production ， 作者：Zehra Cataltepe
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