Estrategias de mitigación

¿Cuáles de estas afirmaciones son técnicas de mitigación? Selecciona las tres que correspondan.

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Aprende la teoría fundamental detrás de la gestión responsable de datos en AI. Revisarás dimensiones clave como seguridad, transparencia, equidad y más, antes de conceptualizar las métricas y los retos asociados a estas dimensiones y comprender cómo equilibrar la AI responsable con otros requisitos empresariales y técnicos.

Exercise 1: Dimensiones de datos responsables Exercise 2: Desarrollar IA de forma responsable Exercise 3: Dimensiones de los datos responsables Exercise 4: Métricas de IA responsable Exercise 5: Planificar un proyecto de IA responsable Exercise 6: Uso responsable de datos Exercise 7: Equidad en proyectos de IA Exercise 8: Retos de una IA responsable Exercise 9: Compensaciones en IA responsable Exercise 10: Deberes profesionales y conducta ética

La regulación de datos es esencial para la legalidad de cualquier proyecto de AI. Conoce las principales normativas, las licencias de terceros y las estrategias de cumplimiento para el consentimiento informado y los acuerdos de intercambio de datos (con asesoría legal). Por último, aprenderás a desarrollar estrategias sólidas de gobierno del dato y planes de gestión para asegurar que tu proyecto siga cumpliendo la normativa durante todo su ciclo de vida.

Exercise 1: Panorama general de la regulación de datos Exercise 2: Leyes de protección de datos Exercise 3: Regulación de datos en un proyecto Exercise 4: Cumplimiento de datos Exercise 5: Derechos del titular de los datos y cumplimiento normativo Exercise 6: Acuerdos de uso de datos (DUA)Exercise 7: Licencias de terceros Exercise 8: Tipos de licencias Exercise 9: Acuerdos de licencia Exercise 10: Seleccionar una licencia Exercise 11: Gobernanza de datos y plan de gestión de datos (DMP)Exercise 12: Gestión de datos Exercise 13: Componentes de un DMP

Aprende a seleccionar e integrar fuentes de datos de forma responsable entendiendo la importancia del origen, la naturaleza y la temporalidad de los datos, haciendo hincapié en el cumplimiento legal, la diversidad y la equidad. Al explorar los tipos de sesgo y sus orígenes, analizarás la equidad y la representación de los datos para crear un conjunto de datos completo para el modelado.

Exercise 1: Fuentes de datos Exercise 2: Tipos de fuentes de datos Exercise 3: Fuente de datos y dimensiones de responsabilidad Exercise 4: Limitaciones de las fuentes de datos Exercise 5: Limitaciones en las fuentes de datos Exercise 6: Fuentes de datos y sesgo Exercise 7: Selección de fuentes de datos Exercise 8: Evaluación de fuentes de datos Exercise 9: Ampliación de datos Exercise 10: Integración de datos Exercise 11: Pasos de integración de datos Exercise 12: Riesgos y beneficios de la integración de datos

Comprende las auditorías de datos, la validación de datos y la mitigación de sesgos. El preprocesamiento de datos y la detección de sesgos en el modelado puede que no suenen divertidos, pero vamos a simplificarlos con enfoques comunes y técnicas fiables.

Exercise 1: Auditoría de datos Exercise 2: Auditoría de datos en el ciclo de vida del proyecto Exercise 3: Necesidad de una auditoría de datos Exercise 4: Validación de datos Exercise 5: Definir la validación de datos Exercise 6: Enfoques de validación de datos Exercise 7: Mejores prácticas de validación de datos Exercise 8: Análisis por subgrupos Exercise 9: Validación de datos en el proyecto Exercise 10: Preprocesamiento y sesgo Exercise 11: Mitigación del sesgo Exercise 12: Estrategias de mitigación

Ejercicio actual

Exercise 13: Mitigación del sesgo a lo largo del ciclo de vida del proyecto Exercise 14: Consequences of bias mitigation Exercise 15: Sesgos tras el despliegue Exercise 16: ¡Enhorabuena!