 באַשרייַבן די הויפּט עטישע קאַנסידעריישאַנז פֿאַר ניצן מאַשין לערנען.
מאַשין לערנען, ווי קיין שטאַרק טעכנאָלאָגיע, קומט מיט היפּש עטישע ריספּאַנסאַבילאַטיז. עטלעכע פון די הויפּט עטישע קאַנסידעריישאַנז פֿאַר ניצן מאַשין לערנען אַרייַננעמען: 1. דאַטן פּריוואַטקייט און זיכערהייט: מאַשין לערנען רילייז טיפּיקלי אויף גרויס דאַטאַסעץ, טייַטש אַז דאַטן פּריוואַטקייט און זיכערהייט זענען קריטיש קאַנסערנז. ינשורינג אַז דאַטן זענען געזאמלט, סטאָרד און געוויינט עטיקלי און טראַנספּעראַנטלי איז יקערדיק צו פאַרמייַדן דאַטן בריטשיז און באַשיצן די פּריוואַטקייט פון מענטשן. 2. פאָרורטייל און יוישער: מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען פּערפּעטשאַווייט און אפילו פאַרגיכערן די געזעלשאַפטלעך פאָרורטייל אויב זיי זענען נישט קערפאַלי דיזיינד און טריינד. ינשורינג יוישער און פּרעווענטינג דיסקרימינאַציע אין די אַוטקאַמז פון מאַשין לערנען מאָדעלס איז אַ שליסל עטישע באַטראַכטונג. 3. דורכזעיקייַט און יקספּליינינגאַביליטי: עס איז יקערדיק צו קענען צו פֿאַרשטיין ווי מאַשין לערנען מאָדעלס מאַכן זייער דיסיזשאַנז צו ענשור אַז זיי זענען עטישע און שיין. דעוועלאָפּינג מאָדעלס וואָס זענען טראַנספּעראַנט און גרינג צו דערקלערן איז קריטיש צו ענשור אַז זיי זענען געניצט אין אַן עטישע שטייגער. 4. אַקאַונטאַביליטי: ווי קיין טעכנאָלאָגיע, מאַשין לערנען קענען ווערן געניצט פֿאַר ביידע נוץ און שאָדן. עס איז יקערדיק צו פאַרלייגן קלאָר שורות פון אַקאַונטאַביליטי פֿאַר די נוצן פון מאַשין לערנען, אַרייַנגערעכנט ינשורינג אַז די דיפּלויינג די טעכנאָלאָגיע זענען פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר קיין נעגאַטיוו ימפּאַקץ. 5. מענטש וווילזייַן: די לעצט ציל פון קיין טעכנאָלאָגיע זאָל זיין צו פֿאַרבעסערן מענטש וווילזייַן. דאָס כולל קאַנסידערינג די פּאָטענציעל ימפּאַקץ פון מאַשין לערנען אויף באַשעפטיקונג, געזעלשאַפטלעך ינאַקוואַלאַטי און אנדערע סיבות וואָס ווירקן קוואַליטעט פון לעבן. ינשורינג אַז מאַשין לערנען איז געניצט אין אַ שטייגער אַז בענעפיץ די געזעלשאַפט ווי אַ גאַנץ איז אַ יקערדיק עטישע באַטראַכטונג.