Sesgos en el aprendizaje automático - ¿Para que sirven?

 Tanto en los medios públicos como en las publicaciones científicas, El sesgo de término se usa junto con el aprendizaje automático en muchos contextos diferentes y con muchos significados diferentes. Este artículo propone una taxonomía de estos diferentes significados, terminología y definiciones examinando la literatura, principalmente científica, sobre máquinas aprendizaje. En algunos casos, sugerimos extensiones y modificaciones a promover una terminología clara y completa. La encuesta es seguida por un análisis y discusión sobre cómo los diferentes tipos de sesgos están conectados y dependen unos de otros. Concluimos que hay una relación compleja entre el sesgo que ocurre en el aprendizaje automático tubería que conduce a un modelo, y el eventual sesgo del modelo (que suele estar relacionado con la discriminación social). El primer sesgo puede o no influir en este último, de una manera a veces mala y a veces buena.

http://ceur-ws.org/Vol-2659/hellstrom.pdf

Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn).

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