University · Data Science · Ethics and Responsible Data Science
Bias, Fairness, and Algorithmic Accountability
4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze
Sources of bias (historical, representation, measurement, aggregation), fairness metrics (demographic parity, equalized odds, individual fairness), fairness-accuracy tradeoffs, algorithmic auditing, bias mitigation techniques
Inhaltsübersicht
- Sources of Bias in Data and Algorithms
- Fairness Metrics and the Challenge of Defining Fairness
- Fairness-Accuracy Tradeoffs and Algorithmic Auditing
- Bias Mitigation Techniques Across the ML Pipeline
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