{"conversations": [{"from": "user", "value": "Com podem aturar la introducci\u00f3 de biaix durant la fase d'entrenament d'un algoritme IA?"}, {"from": "assistant", "value": "Per a impedir que s' introdueixi una ponderaci\u00f3 durant la fase d' entrenament d' un algoritme IA, podeu usar les seg\u00fcents t\u00e8cniques: Balancing dataset: Useu un conjunt de dades equilibrat amb la mateixa representaci\u00f3 de diferents grups, de manera que el model no representa cap grup en particular. Sense restriccions de lluminositat: exclusici\u00f3 en la funci\u00f3 de l' objectiu del model per tal d' animar- lo a tractar diferents grups. Regularitzaci\u00f3: Usa t\u00e8cniques regulars per penalitzar el model per a tenir certs biaixos. Algorisme de transpar\u00e8ncia: assegureu- vos que l' algorisme de presa de decisions \u00e9s transparent i explicable, de manera que es poden identificar qualsevol biaixos. Consell hum\u00e0: heu fet durant la fase d' agafar i fer- lo correctament en el model de control de les escombraries. En el model continu, el proc\u00e9s de control continueu el proc\u00e9s de control de les escombraries i despr\u00e9s, noteu que els resultats de les escombraries."}]}