Detectar sesgos en la predicción de impago de préstamos
En el vídeo, vimos un software de selección con IA que prefería a los hombres porque aprendió de datos históricos en los que se contrataba a más hombres. Cuando trabajamos con modelos que afectan a la vida de las personas, debemos evaluarlos cuidadosamente para detectar cualquier comportamiento discriminatorio aprendido de los datos históricos.
En este ejercicio, tienes un modelo que intenta predecir si alguien hará impago de su préstamo. Puedes desglosar las predicciones por distintas características como datos demográficos y situación laboral. Explora estas características y fíjate si ves algo sospechoso sobre quién se predice que hará impago y quién no.
¿Qué característica debería investigarse más por posible sesgo antes de poner el modelo en producción?
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