Dans ce cours, nous explorerons les questions fondamentales d'équité et de partialité dans l'apprentissage automatique. Alors que les modèles prédictifs commencent à prendre des décisions importantes, de l'admission à l'université aux décisions de prêt, il devient primordial d'empêcher les modèles de faire des prédictions injustes. Des préjugés humains à la connaissance des ensembles de données, nous explorerons de nombreux aspects de la construction de modèles plus éthiques.
Intelligence artificielle Données Équité et partialité
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Intelligence artificielle Données Équité et partialité
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'éthique à l'ère de l'IA"
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : LearnQuest Network
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
5 heures à compléter
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Game Theory
- Catégorie : Social Justice
- Catégorie : Data Preprocessing
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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RU
Révisé le 19 avr. 2022
Really great discussion of algorithms and how their designs make them susceptible to bias.
DV
Révisé le 27 févr. 2023
Really appreciate given materials, especially good reading references!
CM
Révisé le 2 oct. 2021
An excellent reminder that the bias-variance trade-off is not the only trade-off machine learning specialists make.
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