Vous serez en mesure d'utiliser l'outil Aequitas pour mesurer et détecter les biais dans les résultats d'un modèle de prédiction par apprentissage automatique. Comme cas d'utilisation, nous travaillerons avec l'ensemble de données sur la récidive, c'est-à-dire la probabilité pour une ancienne personne emprisonnée de commettre une autre infraction au cours des deux premières années, depuis sa sortie de prison. Le Projet guidé utilisera l'ensemble de données COMPAS, qui comprend déjà des résultats prédits et réels. Étant donné que cette technique est largement basée sur des descripteurs statistiques pour mesurer la partialité et l'équité, elle est très indépendante des modèles de prédiction spécifiques de l'Apprentissage Automatique (AAM). En ce sens, le projet boostera votre carrière non seulement en tant que Data Scientists ou développeur ML, mais aussi en tant que responsable politique et décideur.