๐ El problema del sesgo en IA y ML empieza con la definiciรณn misma del tรฉrmino โsesgoโ. Os traigo un ๐ง๐๐๐ผ๐ฟ๐ถ๐ฎ๐น ๐๐ผ๐ฏ๐ฟ๐ฒ ๐ ๐ฎ๐ฐ๐ต๐ถ๐ป๐ฒ ๐๐ฒ๐ฎ๐ฟ๐ป๐ถ๐ป๐ด ๐ฒ ๐๐: ๐ค๐๐ฒ ๐ฒ๐ ๐ฒ๐น ๐๐ฒ๐๐ด๐ผ? ๐ง๐ฒ๐ฐ๐ป๐ผ๐น๐ผ๐ดรญ๐ฎ๐ ๐ ๐ฎ๐น๐ด๐ผ๐ฟ๐ถ๐๐บ๐ผ๐ ๐ฝ๐ฎ๐ฟ๐ฎ ๐ฐ๐ผ๐บ๐ฏ๐ฎ๐๐ถ๐ฟ๐น๐ผ
๐ Este tรฉrmino estรก sobrecargado y tiene un significado drรกsticamente distinto bajo diferentes contextos.En estadรญstica, el sesgo es la diferencia entre el valor esperado de un estimador (predicciรณn) y su estimado (Valor real).El sesgo se refiere a resultados que estรกn sistemรกticamente fuera de lugar.Viene con muchos ejemplos reales de aplicaciรณn y proyectos de Machine Learning e IA con sesgos y sus tรฉcnicas utilizadas
๐๐ข๐ก๐ง๐๐ก๐๐๐ข:
โ Quรฉ es el sesgo?
โ Nuevas tendencias en Data Analytics para gestionar los sesgos
โ Sesgos de Selecciรณn
โ Sesgo por falta de variables
โ Casos de Uso
โ Nuevas herramientas: OpenAI, OneAI, Kedro...
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