Dans ce cours, nous explorerons les questions fondamentales d'équité et de partialité dans l'apprentissage automatique. Alors que les modèles prédictifs commencent à prendre des décisions importantes, de l'admission à l'université aux décisions de prêt, il devient primordial d'empêcher les modèles de faire des prédictions injustes. Des préjugés humains à la connaissance des ensembles de données, nous explorerons de nombreux aspects de la construction de modèles plus éthiques.
Intelligence artificielle Données Équité et partialité
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Intelligence artificielle Données Équité et partialité
Ce cours fait partie de Spécialisation L'éthique à l'ère de l'IA
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : Brent Summers
9 560 déjà inscrits
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4.7
(114 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
4 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Théorie des jeux
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Sensibilisation à la diversité
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Intelligence artificielle
Détails à connaître
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Évaluations
9 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
Bienvenue dans le cours ! Au cours de la première semaine, nous discuterons de la signification de l'équité dans le contexte de l'apprentissage automatique et de la signification de la parité réelle dans différents scénarios
Inclus
5 vidéos2 lectures3 devoirs
Cette semaine, nous allons agir contre l'injustice. Maintenant que nous comprenons les questions d'équité, comment construire des modèles qui ne les violent pas ?
Inclus
5 vidéos2 lectures3 devoirs
Cette semaine, nous aborderons les biais humains qui interviennent dans les processus de collecte des données et de sélection des attributs. L'objectif ? Éliminer les biais avant la construction du modèle
Inclus
5 vidéos2 lectures3 devoirs
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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SY
5
Révisé le 31 mars 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
DV
5
Révisé le 28 févr. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
CM
4
Révisé le 3 oct. 2021
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
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