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
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Atténuation
- Catégorie : Intelligence artificielle
- Catégorie : Intelligence décisionnelle
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Théorie des jeux
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9 devoirs
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91%
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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.’
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Avis des étudiants
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RU
Révisé le 19 avr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
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.
DV
Révisé le 27 févr. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
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