Métricas de IA responsable

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Este ejercicio forma parte del curso

Gestión responsable de datos de IA

IntermedioNivel de habilidad

4.7+

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Descubre la teoría fundamental que sustenta la gestión responsable de los datos en la IA. Revisarás aspectos clave como la seguridad, la transparencia y la equidad, entre otros, antes de conceptualizar las métricas y los retos asociados a estos aspectos y comprender cómo equilibrar la IA responsable con otros requisitos empresariales y técnicos.

Exercise 1: Dimensiones de datos responsables Exercise 2: Desarrollar la IA de forma responsable Exercise 3: Dimensiones de los datos responsables Exercise 4: Métricas de IA responsable

Ejercicio actual

Exercise 5: Planificación de un proyecto de IA responsable Exercise 6: Uso responsable de los datos Exercise 7: Equidad en los proyectos de IA Exercise 8: Retos de la IA responsable Exercise 9: Ventajas e inconvenientes de la IA responsable Exercise 10: Deberes profesionales y conducta ética

La regulación de los datos es esencial para la legalidad de cualquier proyecto de IA. Infórmate sobre las normativas clave, las licencias de terceros y las estrategias de cumplimiento para el consentimiento informado y los acuerdos de intercambio de datos (con asesoramiento legal). Por último, aprenderás a desarrollar estrategias sólidas de gobernanza de datos y planes de gestión para garantizar que tu proyecto cumpla con la normativa durante todo su ciclo de vida.

Exercise 1: Resumen de la normativa sobre datos Exercise 2: Leyes de protección de datos Exercise 3: Regulación de datos en un proyecto Exercise 4: Cumplimiento de los datos Exercise 5: Derechos del propietario 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: Selección de 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

Navega por la selección e integración responsables de las fuentes de datos comprendiendo 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 sesgos y sus orígenes, analizarás la equidad y la representación de los datos para crear un conjunto de datos completo para la modelización.

Exercise 1: Fuentes de datos Exercise 2: Tipos de fuentes de datos Exercise 3: Fuente de datos y dimensiones responsables Exercise 4: Limitaciones de las fuentes de datos Exercise 5: Limitaciones en las fuentes de datos Exercise 6: Fuentes de datos y sesgos Exercise 7: Selección de fuentes de datos Exercise 8: Evaluación de las fuentes de datos Exercise 9: Aumento de datos Exercise 10: Integración de datos Exercise 11: Pasos para la 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 la modelización no parecen tareas divertidas, pero vamos a simplificarlas 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 auditoría de datos Exercise 4: Validación de datos Exercise 5: Definición de la validación de datos Exercise 6: Enfoques de validación de datos Exercise 7: Prácticas recomendadas para la validación de datos Exercise 8: Análisis de subgrupos Exercise 9: Validación de datos en el proyecto Exercise 10: Preprocesamiento y sesgo Exercise 11: Mitigación del sesgo Exercise 12: Estrategias de mitigación Exercise 13: Mitigación de sesgos a lo largo del ciclo de vida del proyecto Exercise 14: Consecuencias de la mitigación del sesgo Exercise 15: Sesgo posterior a la implementación Exercise 16: ¡Enhorabuena!