In this course, we will explore fundamental issues of fairness and bias in machine learning. As predictive models begin making important decisions, from college admission to loan decisions, it becomes paramount to keep models from making unfair predictions. From human bias to dataset awareness, we will explore many aspects of building more ethical models.
Este curso forma parte de Programa especializado: Ethics in the Age of AI
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- machine learning fairness
- Ethics
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Programa - Qué aprenderás en este curso
2 horas para completar
Fairness and protections in machine learning
2 horas para completar
5 videos (Total 19 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
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Building fair models: theory and practice
2 horas para completar
5 videos (Total 21 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
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Human factors: minimizing bias in data
2 horas para completar
5 videos (Total 33 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
Reseñas
- 5 stars83,11 %
- 4 stars14,28 %
- 3 stars2,59 %
Principales reseñas sobre ARTIFICIAL INTELLIGENCE DATA FAIRNESS AND BIAS
por RU19 de abr. de 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
por AV14 de ene. de 2021
Extraodinary course! I've learnt so much! The classes are very informative and dynamic. Didn't feel like studying but rather entertaining myself with hight quality content! Thank you so much!
por CM2 de oct. de 2021
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
por SY30 de mar. de 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
Acerca de Programa especializado: Ethics in the Age of AI
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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