Rethinking AI Data Splitting: Beyond Train-Test
本文以Facebook机器学习工程师的真实经历为引,探讨传统train-test split方法在处理敏感AI任务时的局限性。通过分析文化差异(如德国与津巴布韦的审查规则)和数据标注挑战,文章揭示了数据分割对模型公平性和准确性的关键影响。结...
本文以Facebook机器学习工程师的真实经历为引,探讨传统train-test split方法在处理敏感AI任务时的局限性。通过分析文化差异(如德国与津巴布韦的审查规则)和数据标注挑战,文章揭示了数据分割对模型公平性和准确性的关键影响。结...