Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-data-bias
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в принятии жизненно важных решений — от поступления в колледжи до одобрения кредитов. Тем не менее, с возрастанием влияния ИИ на общественные процессы возрастают и риски, связанные с предвзятостью и несправедливостью в машинном обучении. Я решил пройти курс “Справедливость данных и предвзятость в искусственном интеллекте” на Coursera и хочу поделиться своими впечатлениями.
Курс начинается с обсуждения того, что такое справедливость в контексте машинного обучения. В первой неделе мы проанализируем понятие “настоящей паритета” и как оно применимо в различных ситуациях. Это очень важно, так как понимание справедливости является базой для дальнейшего изучения.
Во второй неделе курс предлагает нам перейти к практике: как же мы можем строить модели, не нарушающие принципы справедливости? Мы обсудим методы и подходы, которые помогут устранить предвзятости на этапе моделирования.
Третья неделя посвящена человеческим факторам и тому, как минимизировать предвзятость в данных. Важно отметить, что именно на этапе сбора данных и выбора атрибутов в наши модели проникают человеческие оценки и предвзятости. Курс предлагает полезные стратегии по устранению этих искажений до начала моделирования.
Советую пройти этот курс всем, кто интересуется этикой в ИИ и хочет создать более справедливые предсказательные модели. Это не только поможет улучшить качество моделей, но и сделает их более социально ответственными и этичными. Участие в курсе дает возможность пополнить свои знания и навыки в одной из самых актуальных областей современного машинного обучения.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-data-bias