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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Acerca de este Curso
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- machine learning fairness
- Ethics
- data bias
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Programa - Qué aprenderás en este curso
Fairness and protections in machine learning
Building fair models: theory and practice
Human factors: minimizing bias in data
Reseñas
- 5 stars83,11 %
- 4 stars14,28 %
- 3 stars2,59 %
Principales reseñas sobre ARTIFICIAL INTELLIGENCE DATA FAIRNESS AND BIAS
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
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!
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
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
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