TodoBI - Business Intelligence, Big Data, ML y AI TodoBI - Business Intelligence, Big Data, ML y AI

๐—ง๐˜‚๐˜๐—ผ๐—ฟ๐—ถ๐—ฎ๐—น ๐˜€๐—ผ๐—ฏ๐—ฟ๐—ฒ ๐— ๐—ฎ๐—ฐ๐—ต๐—ถ๐—ป๐—ฒ ๐—Ÿ๐—ฒ๐—ฎ๐—ฟ๐—ป๐—ถ๐—ป๐—ด ๐—ฒ ๐—œ๐—”: ๐—ค๐˜‚๐—ฒ ๐—ฒ๐˜€ ๐—ฒ๐—น ๐˜€๐—ฒ๐˜€๐—ด๐—ผ? ๐—ง๐—ฒ๐—ฐ๐—ป๐—ผ๐—น๐—ผ๐—ดรญ๐—ฎ๐˜€ ๐˜† ๐—ฎ๐—น๐—ด๐—ผ๐—ฟ๐—ถ๐˜๐—บ๐—ผ๐˜€ ๐—ฝ๐—ฎ๐—ฟ๐—ฎ ๐—ฐ๐—ผ๐—บ๐—ฏ๐—ฎ๐˜๐—ถ๐—ฟ๐—น๐—ผ

๐Ÿš€ El problema del sesgo en IA y ML empieza con la definiciรณn misma del tรฉrmino โ€œsesgoโ€. Os traigo un ๐—ง๐˜‚๐˜๐—ผ๐—ฟ๐—ถ๐—ฎ๐—น ๐˜€๐—ผ๐—ฏ๐—ฟ๐—ฒ ๐— ๐—ฎ๐—ฐ๐—ต๐—ถ๐—ป๐—ฒ ๐—Ÿ๐—ฒ๐—ฎ๐—ฟ๐—ป๐—ถ๐—ป๐—ด ๐—ฒ ๐—œ๐—”: ๐—ค๐˜‚๐—ฒ ๐—ฒ๐˜€ ๐—ฒ๐—น ๐˜€๐—ฒ๐˜€๐—ด๐—ผ? ๐—ง๐—ฒ๐—ฐ๐—ป๐—ผ๐—น๐—ผ๐—ดรญ๐—ฎ๐˜€ ๐˜† ๐—ฎ๐—น๐—ด๐—ผ๐—ฟ๐—ถ๐˜๐—บ๐—ผ๐˜€ ๐—ฝ๐—ฎ๐—ฟ๐—ฎ ๐—ฐ๐—ผ๐—บ๐—ฏ๐—ฎ๐˜๐—ถ๐—ฟ๐—น๐—ผ

๐Ÿ”Ž Este tรฉrmino estรก sobrecargado y tiene un significado drรกsticamente distinto bajo diferentes contextos.En estadรญstica, el sesgo es la diferencia entre el valor esperado de un estimador (predicciรณn) y su estimado (Valor real).El sesgo se refiere a resultados que estรกn sistemรกticamente fuera de lugar.Viene con muchos ejemplos reales de aplicaciรณn y proyectos de Machine Learning e IA con sesgos y sus tรฉcnicas utilizadas


๐—–๐—ข๐—ก๐—ง๐—˜๐—ก๐—œ๐——๐—ข:

โœ… Quรฉ es el sesgo?

โœ… Nuevas tendencias en Data Analytics para gestionar los sesgos

โœ… Sesgos de Selecciรณn

โœ… Sesgo por falta de variables

โœ… Casos de Uso

โœ… Nuevas herramientas: OpenAI, OneAI, Kedro...


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