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La débiasing adversariale est une technique visant à réduire les biais dans les modèles d'apprentissage automatique en utilisant un entraînement adversarial.
L'équité en cours de traitement garantit que les décisions de l'IA restent impartiales pendant le traitement des données.
L'équité du modèle garantit que les systèmes d'IA prennent des décisions impartiales, favorisant l'égalité et les normes éthiques dans les applications d'IA.
L'équité en post-traitement garantit que les résultats de l'IA sont justes après que les prédictions initiales ont été faites.
Predictive Parity ensures that a model's predictions are equally accurate across different groups.