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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Ethics in the Age of AI
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Über diesen Kurs
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- machine learning fairness
- Ethics
- data bias
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Fairness and protections in machine learning
Building fair models: theory and practice
Human factors: minimizing bias in data
Bewertungen
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Top-Bewertungen von ARTIFICIAL INTELLIGENCE DATA FAIRNESS AND BIAS
Really appreciate given materials, especially good reading references!
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
Über den Spezialisierung Ethics in the Age of AI

Häufig gestellte Fragen
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