Equidad en aprendizaje automático
Docente responsable: Rajngewerc, Mariela
Cuatrimestre de cursado: Primero y Segundo
Unidad académica: UNSAM
Modalidad de cursado: Virtual
Área perteneciente: Aplicaciones Específicas de Ciencia de Datos
Carga horaria: 64 h
Carreras para la cual es optativa: Licenciatura en Ciencia de Datos
Correlativas: Ciclo básico – Aprobado
Objetivos generales de la asignatura:
- Incentivar la comprensión acerca de las posibles formas en que la implementación de un sistema de aprendizaje automático puede conducir a inequidades para distintos grupos de la población.
- Aprender a incluir consideraciones fairness en la construcción de sistemas basados en aprendizaje automático.
- Poder incorporar los objetivos sociales mediante la definición de fairness en cada contexto utilizando métricas adecuadas.
- Poder auditar sistemas (en lo relativo a la propagación de sesgos y de fairness).
- Explorar técnicas de mitigación y reducción de sesgos en distintas instancias de la construcción de sistemas basados en aprendizaje automático.
Temas principales de la asignatura:
Unidad 1 – Introducción al tema de fairness en aprendizaje automático
Unidad 2 – Datos justos
Unidad 3 – Definiciones posibles de Fairness
Unidad 4 – Auditoría de modelos basados en aprendizaje automático
Unidad 5 – Mitigación de sesgos
Unidad 6 – Nociones de Interpretabilidad y Explicabilidad
Unidad 7 – Proyecto Final
Tipo de clases y carga horaria aproximada:
Clases teórico-prácticas: 4hs semanales