YZ Etiği: Algoritmik Adalet ve Şeffaflık Sınavı Bilgi Yarışması

Soru 1

Bir makine öğrenmesi modelinde 'Algorithmic Bias' oluşmasının en temel teknik nedeni aşağıdakilerden hangisidir?

A Eğitim verisindeki tarihsel eşitsizliklerin ve temsili bozuklukların modele aktarılması

B Modelin aşırı yüksek öğrenme hızı (learning rate) ile eğitilmesi

C GPU donanımının hesaplama kapasitesinin yetersiz kalması

D Modelin sadece unsupervised learning yöntemleriyle eğitilmesi

Soru 2

Yapay zeka modellerinde 'Black Box' (Kara Kutu) problemini çözmek için kullanılan, modelin kararlarını anlamlandırılabilir kılmaya odaklanan alan hangisidir?

A Reinforcement Learning

B Explainable AI (XAI)

C Federated Learning

D Transfer Learning

Soru 3

Algoritmik adaleti sağlamak için kullanılan 'Individual Fairness' prensibi neyi ifade eder?

A Benzer özelliklere sahip bireylerin benzer sonuçlar alması gerektiğini

B Modelin sadece azınlık gruplar üzerinde hata payını ölçmesi gerektiğini

C Algoritmanın tamamen rastgele seçim yapması gerektiğini

D Veri setindeki tüm değişkenlerin silinmesi gerektiğini

Soru 4

Bir modelin eğitim verisi ile test verisi arasındaki performans farkının, modelin belirli bir grubu dışlamasından kaynaklandığı duruma ne ad verilir?

A Overfitting

B Underfitting

C Representation Bias

D Data Leakage

Soru 5

SHAP (SHapley Additive exPlanations) yöntemi makine öğrenmesinde hangi etik/teknik gereksinimi karşılar?

A Modelin enerji verimliliğini artırmak

B Modelin tahminlerine etki eden özelliklerin (features) katkısını açıklamak

C Veri setini otomatik olarak temizlemek

D Modelin siber saldırılara karşı dayanıklılığını ölçmek

📋 Bu yarışmada toplam 12 soru bulunmaktadır.

Tüm soruları ve doğru yanıtları görmek için giriş yapın!

YZ Etiği: Algoritmik Adalet ve Şeffaflık Sınavı Bilgi Yarışması

Sorular

🚨 Hata Bildir