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
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 : LearnQuest Network
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123 avis
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
5 heures à compléter
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Théorie des jeux
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Intelligence décisionnelle
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Atténuation
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Éthique des données
Détails à connaître
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9 devoirs
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Instructeur
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Statut : Essai gratuitCoursera
Statut : Essai gratuit
Statut : PrévisualisationJohns Hopkins University
Statut : PrévisualisationNortheastern University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’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.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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CM
Révisé le 2 oct. 2021
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
SY
Révisé le 30 mars 2021
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
RU
Révisé le 19 avr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
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