Aprendizaje automático fiable
by Cathy Chen, Niall Richard Murphy, Kranti Parisa, D. Sculley, Todd Underwood
Capítulo 6. Equidad, privacidad y sistemas éticos de LD
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Este capítulo está dedicado a temas relacionados con consideraciones éticas y obligaciones legales a la hora de crear o implementar sistemas de ML. No podemos ofrecer una fuente exhaustiva de orientación sobre estos temas, pero este recurso puede orientarte en la dirección correcta. Al final de este capítulo, deberías tener una buena noción de las consideraciones éticas fundamentales para la implementación del ML, así como del lenguaje concreto y las categorías conceptuales que te permitirán empezar a formarte más a fondo en los ámbitos más inmediatamente aplicables a tu propio trabajo.
Nota
Nota del editor: Cuando elaboramos la lista de temas sobre lo que la gente de MLOps necesita saber de verdad, las cuestiones de imparcialidad, privacidad y ética en los sistemas de IA y ML ocupaban los primeros puestos de la lista. Sin embargo, también sabíamos que era difícil que un grupo de autores con fuertes afiliaciones a la industria ofreciera puntos de vista verdaderamente imparciales sobre estas complejas cuestiones. Por ello, invitamos a Aileen Nielsen, autora de Practical Fairness (O'Reilly, 2020), a contribuir a este capítulo de forma independiente. Aunque le dimos nuestra opinión sobre los borradores para mayor claridad, los puntos de vista aquí expresados son enteramente suyos, y ella tuvo ...
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