Límites del machine learning

Comprender el machine learning

Sara Billen

Curriculum Manager, DataCamp

Calidad de los datos

{{1}}Si entra basura, sale basura La calidad de salida depende de la calidad de entrada

Cómo puede salir terriblemente mal

La herramienta de selección de personal de Amazon con sesgo de género

Software de contratación para ayudar a revisar los currículos

Cómo puede salir terriblemente mal

El chatbot de inteligencia artificial de Microsoft

Cuidado

No confíes ciegamente en el modelo

$$

{{4}}Un modelo de machine learning es tan bueno como los datos que le das

Control de calidad

Los datos de alta calidad requieren: Análisis de datos

Explicabilidad

Explicabilidad

Transparencia para aumentar la confianza, la claridad y la comprensión

IA explicable

Caja negra

Aprendizaje profundo

IA explicable Machine learning tradicional

Ejemplo: IA explicable

Predicción ¿el paciente tendrá diabetes?

1. Inferencia: ¿por qué ocurrirá?

Ejemplo: IA inexplicable

Solo predicción: ¿qué letra puede ser?

¡Practiquemos!

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