YZ Etiği: Algoritmik Adalet ve Şeffaflık Sınavı Bilgi Yarışması: Yapay zeka dünyasında etik sorumlulukları keşfedin. Bu gelişmiş yapay zeka bilgi yarışması ile önyargı, şeffaflık ve adalet kavramlarındaki uzmanlığınızı test edin.
Bu yarışmayı değerlendir:
Henüz oy yok
✅ Oyunuz alındı, teşekkürler!
Sorular
Soru 1
Bir makine öğrenmesi modelinde 'Algorithmic Bias' oluşmasının en temel teknik nedeni aşağıdakilerden hangisidir?
AEğitim verisindeki tarihsel eşitsizliklerin ve temsili bozuklukların modele aktarılması
BModelin aşırı yüksek öğrenme hızı (learning rate) ile eğitilmesi
CModelin sadece unsupervised learning yöntemleriyle eğitilmesi
DGPU donanımının hesaplama kapasitesinin yetersiz kalması
Soru 2
Yapay zeka modellerinde 'Black Box' (Kara Kutu) problemini çözmek için kullanılan, modelin kararlarını anlamlandırılabilir kılmaya odaklanan alan hangisidir?
AExplainable AI (XAI)
BReinforcement Learning
CTransfer Learning
DFederated Learning
Soru 3
Algoritmik adaleti sağlamak için kullanılan 'Individual Fairness' prensibi neyi ifade eder?
AModelin sadece azınlık gruplar üzerinde hata payını ölçmesi gerektiğini
BVeri setindeki tüm değişkenlerin silinmesi gerektiğini
CAlgoritmanın tamamen rastgele seçim yapması gerektiğini
DBenzer özelliklere sahip bireylerin benzer sonuçlar alması gerektiğini
Soru 4
Bir modelin eğitim verisi ile test verisi arasındaki performans farkının, modelin belirli bir grubu dışlamasından kaynaklandığı duruma ne ad verilir?
AUnderfitting
BRepresentation Bias
CData Leakage
DOverfitting
Soru 5
SHAP (SHapley Additive exPlanations) yöntemi makine öğrenmesinde hangi etik/teknik gereksinimi karşılar?
AModelin enerji verimliliğini artırmak
BModelin siber saldırılara karşı dayanıklılığını ölçmek
CModelin tahminlerine etki eden özelliklerin (features) katkısını açıklamak
DVeri setini otomatik olarak temizlemek
📋 Bu yarışmada toplam 12 soru bulunmaktadır.
Tüm soruları ve doğru yanıtları görmek için giriş yapın!