Palestra: A look at the methods to detect and try to remove bias in Machine Learning models
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Pontos Principais
- How to be fair when using machine learning;
- Example of common pitfalls;
- Pros and Cons of different methods
Resumo
Machine Learning is impacting a lot of aspect of society and people often forget how their choices are impacting the lives of people on the other end of the prediction. Today, more and more tools are available to help data scientists do their jobs.
In this talk, we will explore some examples where machine learning fails and/or is making a negative impact. We will look at some of the tools available today to try checking if the model we create are discriminatory. Being fair shouldn’t mean losing value, on the contrary.
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