Bài 4/12 · Dữ liệu · Giáo án
Khi dữ liệu bị lệch
Học sinh xem bộ tranh huấn luyện của một máy nhận diện giày gần như toàn giày thể thao, tìm ra vì sao nó nhận nhầm dép quai hậu và giày đi học, rồi sửa lại bộ tranh.
Học sinh có thể
- giải thích rằng AI chỉ học được từ những ví dụ nó được cho xem
- phát hiện loại nào bị thiếu hoặc bị quá nhiều trong một bộ ví dụ
- mô tả thiên lệch là khi hệ thống làm tốt với một số trường hợp và kém với số khác vì dữ liệu của nó
- đề xuất cách làm cho bộ ví dụ cân bằng hơn
Chuẩn bị
- Bộ huấn luyện 12 hình giày vẽ đơn giản trên bảng hoặc giấy in: 10 giày thể thao, 1 bốt, 1 giày đi học
- Bộ kiểm tra 6 hình: giày thể thao, dép quai hậu, giày đi học, dép tông, giày cao gót, bốt
- Giấy trắng để học sinh vẽ thêm ví dụ
- Mỗi học sinh một phiếu học tập
Từ cần biết
- Bộ huấn luyện:
- Những ví dụ mà máy dùng để học.
- Dữ liệu lệch:
- Bộ ví dụ có quá nhiều một loại và quá ít các loại khác.
- Thiên lệch:
- Khi hệ thống cứ hay sai với một số trường hợp hơn những trường hợp khác, thường do dữ liệu của nó.
- Dữ liệu cân bằng:
- Bộ ví dụ có đủ các loại mà hệ thống sẽ gặp, với số lượng hợp lý.
Hoạt động chính · Không cần máy: giấy và bút
Sửa máy nhận diện giày
Học sinh học khái niệm chiếc giày từ một bộ huấn luyện gần như toàn giày thể thao, rồi gắn nhãn cho các hình mới chỉ dựa vào những gì bộ đó cho thấy. Các em thấy máy sẽ bỏ sót dép quai hậu và giày đi học, tìm ra chỗ thiếu và thiết kế một bộ tốt hơn.
Trang ManuAI cho bài này
- Máy học như thế nào? ai.manusignal.com/vi/lessons/how-machines-learn
- Trắc nghiệm: những lầm tưởng về AI ai.manusignal.com/vi/quiz/myths
Tiến trình 45 phút · 45 phút
| Khởi động6 phút | Người ngoài hành tinh học về giày
|
|---|---|
| Hoạt động18 phút | Thử máy nhận diện giày
|
| Luyện tập16 phút | Thiết kế bộ huấn luyện công bằng hơn
|
| Tổng kết5 phút | Máy học những gì nó thấy
|
Lưu ý cho thầy cô
- Trong lớp, giữ ví dụ ở đồ vật như giày dép, trái cây, lá cây. Khi học sinh nhắc tới những AI thật từng làm kém với một số người, hãy nói về chuyện thiếu dữ liệu, và không để lớp đùa cợt hay vơ đũa cả nắm về bất kỳ nhóm người nào.
- Hiểu lầm: "máy tính thiên vị vì nó có ý kiến riêng". Máy không có ý kiến. Nó bắt chước quy luật trong dữ liệu con người đưa cho nó, vì thế người chọn dữ liệu phải chịu trách nhiệm.
- Lớp đông: vẽ bộ huấn luyện một lần lên bảng thay vì in ra. Nhóm nào làm nhanh có thể thiết kế thêm một máy khác (ví dụ máy nhận diện chim) và mô tả bộ dữ liệu lệch của nó trông ra sao.
Đáp án phiếu kiểm tra nhanh
- Một máy nhận diện trái cây được huấn luyện bằng 100 ảnh táo đỏ và 2 ảnh táo xanh. Điều gì dễ xảy ra nhất? A. Nó nhận táo đỏ tốt và nhận táo xanh kém hơn
- Theo lời của em, thiên lệch trong một hệ thống AI là gì? Câu trả lời tốt: Là khi hệ thống làm tốt với một số trường hợp nhưng kém với những trường hợp khác, thường vì ví dụ huấn luyện có quá nhiều loại này và quá ít loại kia.
- Cách sửa đầu tiên tốt nhất cho một bộ huấn luyện bị lệch là gì? B. Thêm ví dụ cho những loại còn thiếu
Miễn phí in và chia sẻ trong lớp học và ở nhà.ManuAI · học AI miễn phí cho mọi người · ai.manusignal.com/vi