ImageNet人脸图像分类与偏见分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：ImageNet,人脸识别,图像分类,机器学习,偏见,AI伦理,数据分析,教育
数据概述：
本数据集旨在复现ImageNet Roulette的分类任务，探索ImageNet数据集在人脸图像分类方面的表现。数据来源于作者的笔记本，包含了ImageNet中与“person”（人）、“individual”（个体）、“someone”（某人）、“somebody”（某人）、“mortal”（凡人）、“soul”（灵魂）相关的子类别。由于原始ImageNet Roulette的数据已被移除，本数据集旨在通过有限的子集，模拟并分析ImageNet在人脸图像分类中可能存在的偏见与问题。
数据用途概述：
该数据集适用于研究ImageNet等大型数据集在人脸识别领域的表现，以及其中可能存在的偏见。研究人员可以利用该数据评估不同分类模型的准确性，分析模型在特定类别上的表现差异，进而探索如何减轻数据偏见对模型的影响。此外，该数据集也可用于教育目的，帮助学生理解机器学习模型的训练数据对模型性能的影响，以及AI伦理相关问题。通过对该数据集的分析，可以引发对AI系统在现实世界中潜在偏见和影响的思考。
