Detectar el sesgo en el machine learning
En el vídeo, hemos visto un software de selección de personal basado en IA que prefería a los hombres porque aprendió de datos históricos de cuando se contrataba a más hombres. Cuando tenemos modelos que afectan a la vida de las personas, debemos evaluarlos cuidadosamente para detectar cualquier comportamiento discriminatorio que pueda aprenderse de los datos históricos.
En este ejercicio, tienes un modelo que intenta predecir si alguien cometerá un impago de su préstamo. Puedes desglosar las predicciones resultantes por diferentes atributos, como datos demográficos y situación laboral. Experimenta con estos atributos y comprueba si puedes encontrar algo sospechoso sobre cuándo se predice que alguien cometerá un impago.
¿Qué atributos deberían investigarse más para detectar un posible sesgo antes de implementar el modelo?
Este ejercicio forma parte del curso
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