Límites del machine learning

Comprender el machine learning

Sara Billen

Curriculum Manager, DataCamp

Calidad de los datos

Si entra basura, sale basura

Robot mirando a la gente con lupa

Software de contratación para ayudar a revisar los currículos
Prefirió a los hombres porque aprendió de los datos históricos de cuando se contrataba a más hombres
Degradó los currículos que
- contenían la palabra "mujeres"
- daban a entender que el candidato era mujer

Cuenta de twitter de Tay

Ejemplos de tweets de Tay

señal de precaución

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

Los datos de alta calidad requieren:
- Análisis de datos
- Revisión de los valores atípicos
- Experiencia en el dominio
- Documentación

lupa sobre los datos

Transparencia para aumentar la confianza, la claridad y la comprensión
Casos prácticos: adopción empresarial, supervisión normativa, minimización del sesgo

Solo predicción: ¿qué letra puede ser?

Comprender el machine learning