¿Cómo se pueden detectar sesgos en el aprendizaje automático y cómo prevenirlos?
Jueves, Marzo 07 2024
by Anny Carolina de Araújo Faria
Detectar sesgos en los modelos de aprendizaje automático es un aspecto crucial para garantizar sistemas de IA justos y éticos. Pueden surgir sesgos en varias etapas del proceso de aprendizaje automático, incluida la recopilación de datos, el preprocesamiento, la selección de funciones, el entrenamiento del modelo y la implementación. Detectar sesgos implica una combinación de análisis estadístico, conocimiento del dominio y pensamiento crítico. En esta respuesta, nosotros
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