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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Spezialisierung Ethics in the Age of AILearnQuestÜber diesen Kurs
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Fairness and protections in machine learning
2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 19 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Building fair models: theory and practice
2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 21 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Human factors: minimizing bias in data
2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 33 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
Bewertungen
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Top-Bewertungen von ARTIFICIAL INTELLIGENCE DATA FAIRNESS AND BIAS
von DV27. Feb. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
von RU19. Apr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
von SY30. März 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
von CM2. Okt. 2021
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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