In this course, we will explore fundamental issues of fairness and bias in machine learning. As predictive models begin making important decisions, from college admission to loan decisions, it becomes paramount to keep models from making unfair predictions. From human bias to dataset awareness, we will explore many aspects of building more ethical models.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Ethics in the Age of AI'
от партнера


Об этом курсе
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаПриобретаемые навыки
- machine learning fairness
- Ethics
- data bias
Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?
Попробуйте Coursera для бизнесаот партнера
Программа курса: что вы изучите
Fairness and protections in machine learning
Building fair models: theory and practice
Human factors: minimizing bias in data
Рецензии
- 5 stars83,11 %
- 4 stars14,28 %
- 3 stars2,59 %
Лучшие отзывы о курсе ARTIFICIAL INTELLIGENCE DATA FAIRNESS AND BIAS
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
Extraodinary course! I've learnt so much! The classes are very informative and dynamic. Didn't feel like studying but rather entertaining myself with hight quality content! Thank you so much!
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
A relatively short and interesting course on data fairness and bias impacting AI models.
Специализация Ethics in the Age of AI: общие сведения

Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.