YOU SAID:

thus “train” the algorithm to be more inclusive of other races and genders, despite statistics to the contrary in the data set

INTO JAPANESE

したがって、データセットでは逆の統計があるにもかかわらず、他の人種や性別をより包括的にするためにアルゴリズムを「トレーニング」します。

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Therefore, we "train" the algorithm to be more inclusive of other races and genders, despite having opposite statistics in our dataset.

INTO JAPANESE

したがって、データセットに反対の統計が含まれているにもかかわらず、他の人種や性別をより包含するようにアルゴリズムを「トレーニング」します。

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Therefore, we "train" the algorithm to be more inclusive of other races and genders, even though the dataset contains opposing statistics.

INTO JAPANESE

したがって、データセットに反対の統計が含まれている場合でも、他の人種や性別をより包含するようにアルゴリズムを「トレーニング」します。

BACK INTO ENGLISH

Therefore, we "train" the algorithm to be more inclusive of other races and genders, even if the dataset contains opposing statistics.

INTO JAPANESE

したがって、データセットに反対の統計が含まれている場合でも、他の人種や性別をより包括的に行えるようにアルゴリズムを「トレーニング」します。

BACK INTO ENGLISH

Therefore, we “train” the algorithm to be more inclusive of other races and genders, even if the dataset contains opposing statistics.

INTO JAPANESE

したがって、データセットに反対の統計が含まれている場合でも、他の人種や性別をより包括的に行えるようにアルゴリズムを「トレーニング」します。

BACK INTO ENGLISH

Therefore, we “train” the algorithm to be more inclusive of other races and genders, even if the dataset contains opposing statistics.