Definiciones de Equidad en Aprendizaje Automático | Oportunidad Igualitaria, Odds Igualados y Impacto Dispar

Existen varios enfoques para medir la falta de equidad en los modelos de aprendizaje automático. Exploramos cómo utilizar la precisión y 3 definiciones de equidad: Oportunidad Igualitaria, Odds Igualados e Impacto Dispar. Aclaramos las formas matizadas en las que se puede entender la equidad en el contexto de la toma de decisiones algorítmicas. Únete a nosotros mientras navegamos por este tema crucial, proporcionándote una comprensión integral de la equidad en el aprendizaje automático y sus implicaciones para construir sistemas de IA justos y equitativos.

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Introducción a la Equidad Algorítmica: https://towardsdatascience.com/what-is-algorithm-fairness-3182e161cf9f?sk=147caf6c92b3311b9948f6361281efec

Razones para la Falta de Equidad: https://towardsdatascience.com/algorithm-fairness-sources-of-bias-7082e5b78a2c?sk=c2491fc4e709375298671ca25a3d3ffe

Corrigiendo la Equidad: https://towardsdatascience.com/approaches-for-addressing-unfairness-in-machine-learning-a31f9807cf31?sk=67367763ce822cf60794ce7e544ba6ef

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