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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Ethics in the Age of AI
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Spécialisation Ethics in the Age of AILearnQuestÀ propos de ce cours
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Essayez Coursera pour les affairesCompétences que vous acquerrez
- machine learning fairness
- Ethics
- data bias
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
Fairness and protections in machine learning
2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 19 min), 2 lectures, 3 quiz
2 heures pour terminer
Building fair models: theory and practice
2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 21 min), 2 lectures, 3 quiz
2 heures pour terminer
Human factors: minimizing bias in data
2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 33 min), 2 lectures, 3 quiz
Avis
- 5 stars84 %
- 4 stars13,33 %
- 3 stars2,66 %
Meilleurs avis pour ARTIFICIAL INTELLIGENCE DATA FAIRNESS AND BIAS
par AV14 janv. 2021
Extraodinary course! I've learnt so much! The classes are very informative and dynamic. Didn't feel like studying but rather entertaining myself with hight quality content! Thank you so much!
par SY30 mars 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
par CM2 oct. 2021
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
par RU19 avr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
À propos du Spécialisation Ethics in the Age of AI
Foire Aux Questions
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