Valutare un modello di machine learning (ML) in modo responsabile richiede più del semplice calcolo delle metriche di perdita complessive. Prima di mettere un modello in produzione,
è fondamentale eseguire la revisione dei dati di addestramento e valutare le previsioni per verificare la presenza di bias.
Questo modulo esamina i diversi tipi di bias umani che possono manifestarsi nei
dati di addestramento. Fornisce quindi strategie per identificarli e mitigarli, nonché per valutare le prestazioni del modello tenendo conto dell'equità.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-01-03 UTC."],[[["This module focuses on identifying and mitigating human biases that can negatively impact machine learning models."],["You'll learn how to proactively examine data for potential bias before model training and how to evaluate your model's predictions for fairness."],["The module explores various types of human biases that can unintentionally be replicated by machine learning algorithms, emphasizing responsible AI development."],["It builds upon foundational machine learning knowledge, including linear and logistic regression, classification, and handling numerical and categorical data."]]],[]]
