Dans ce cours, nous explorerons les questions fondamentales d'équité et de partialité dans l'apprentissage automatique. Alors que les modèles prédictifs commencent à prendre des décisions importantes, de l'admission à l'université aux décisions de prêt, il devient primordial d'empêcher les modèles de faire des prédictions injustes. Des préjugés humains à la connaissance des ensembles de données, nous explorerons de nombreux aspects de la construction de modèles plus éthiques.
Intelligence artificielle Données Équité et partialité
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Intelligence artificielle Données Équité et partialité
Ce cours fait partie de Spécialisation L'éthique à l'ère de l'IA
Enseigné en Anglais
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Instructeur : Brent Summers
7 304 déjà inscrits
Inclus avec 
Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.8
(94 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
6 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : apprentissage automatique équité
- Catégorie : Éthique
- Catégorie : biais des données
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
9 quizzes
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Il y a 3 modules dans ce cours
Bienvenue dans le cours ! Au cours de la première semaine, nous discuterons de la signification de l'équité dans le contexte de l'apprentissage automatique et de la signification de la parité réelle dans différents scénarios
Inclus
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Cette semaine, nous allons agir contre l'injustice. Maintenant que nous comprenons les questions d'équité, comment construire des modèles qui ne les violent pas ?
Inclus
5 vidéos2 lectures3 quizzes1 sujet de discussion
Cette semaine, nous aborderons les biais humains qui interviennent dans les processus de collecte des données et de sélection des attributs. L'objectif ? Éliminer les biais avant la construction du modèle
Inclus
5 vidéos2 lectures3 quizzes1 sujet de discussion
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.6 (28 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Algorithmes
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Avis des étudiants
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