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Question

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Answer (Detailed Solution Below)

Option 4 : biased accuracy — higher error rates for underrepresented groups / पक्षपातपूर्ण सटीकता — अल्प-प्रतिनिधित्व समूहों में उच्च त्रुटि-दर

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Detailed Solution

सही उत्तर biased accuracy — higher error rates for underrepresented groups / पक्षपातपूर्ण सटीकता — अल्प-प्रतिनिधित्व समूहों में उच्च त्रुटि-दर है।

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Question:

If a facial-recognition training set contains mostly one demographic group, the likely forensic consequence is: / यदि चेहरे-पहचान प्रशिक्षण समुच्चय में मुख्यतः एक जनसांख्यिकीय समूह हो, तो संभावित फॉरेंसिक परिणाम है:

1.
faster image processing / तीव्र चित्र-प्रसंस्करण
2.
smaller model file sizes / छोटे मॉडल-फाइल आकार
3.
better night-vision accuracy / बेहतर रात्रि-दृष्टि सटीकता
4.
biased accuracy — higher error rates for underrepresented groups / पक्षपातपूर्ण सटीकता — अल्प-प्रतिनिधित्व समूहों में उच्च त्रुटि-दर

Correct Answer: biased accuracy — higher error rates for underrepresented groups / पक्षपातपूर्ण सटीकता — अल्प-प्रतिनिधित्व समूहों में उच्च त्रुटि-दर

Dataset bias makes the model less accurate for groups rare in training data, risking wrongful forensic identifications. / डेटासेट पक्षपात प्रशिक्षण में दुर्लभ समूहों हेतु मॉडल को कम सटीक बनाता है, जिससे गलत फॉरेंसिक पहचान का जोखिम बढ़ता है।

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