Pristop za izboljšanje pravičnosti v strojnem učenju z uporabo arhitekture učitelj-študent in učenjem z učnim načrtomTrdin, Peter (Avtor) Karakatič, Sašo (Mentor) Colakovic, Ivona (Komentor) strojno učenjepravičnostarhitektura učitelj-študentučenje z učnim načrtomdestilacija znanjaV magistrskem delu raziskujemo, kako lahko arhitektura učitelj-študent v kombinaciji z učenjem po učnem načrtu pripomore k zmanjševanju nepravičnosti v modelih strojnega učenja. Razvili smo več pristopov za prenos znanja, pri čemer smo uporabili obteževanje po senzitivnih skupinah in strukturirano inkrementalno učenje. Rezultati eksperimentov na zbirki Adult Income kažejo, da ti pristopi pomembno izboljšajo pravičnost napovedi, čeprav pogosto z rahlim zmanjšanjem točnosti. Magistrsko delo prispeva k razumevanju vpliva strukturiranega učenja in prenosa znanja na pravičnost napovednih modelov.P. Trdin20252025-11-02 19:37:48Magistrsko delo/naloga95853UDK: 004.85(043.2)COBISS_ID: 266788099sl