Téléchargez le livre : Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias

Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias

A Guide for Business Users and Data Scientists

de

Éditeur :

Apress


Paru le : 2019-06-07



eBook Téléchargement , DRM LCP 🛈 DRM Adobe 🛈
Lecture en ligne (streaming)
56,19 €
Téléchargement immédiat
Dès validation de votre commande
Ajouter à ma liste d'envies
Image Louise Reader présentation

Louise Reader

Lisez ce titre sur l'application Louise Reader.

badge apple Application Louise Reader
badge Android Application Louise Reader
Description

Les algorithmes sont-ils amis ou ennemis ?
L'esprit humain est conçu de manière évolutive pour prendre des raccourcis afin de survivre. Nous tirons des conclusions hâtives parce que notre cerveau veut nous garder en sécurité. La majorité de nos préjugés jouent en notre faveur, par exemple lorsque nous avons l'impression qu'une voiture qui roule dans notre direction est dangereuse et que nous bougeons instantanément, ou lorsque nous décidons de ne pas prendre une bouchée de nourriture qui semble avoir mal tourné. Cependant, les préjugés inhérents ont une incidence négative sur les milieux de travail et la prise de décisions dans nos collectivités. Alors que la création d'algorithmes et l'apprentissage machine tentent d'éliminer les biais, ils sont, après tout, créés par des êtres humains, et sont donc sensibles à ce que nous appelons les biais algorithmiques.
Dans Comprendre, gérer et prévenir les biais algorithmiquesTobias Baer, auteur, vous aide à comprendre d'où vient le biais algorithmique, comment le gérer en tant qu'utilisateur commercial ou régulateur, et comment la science des données peut empêcher le biais de saisir des algorithmes statistiques. Baer aborde de façon experte certaines des plus de 100 variétés de biais naturels comme le biais de confirmation, le biais de stabilité, le biais de reconnaissance de modèle, et bien d'autres. Le biais algorithmique reflète - et trouve son origine dans - ces tendances humaines. Baer aborde des sujets aussi divers que la détection des anomalies, les structures de modèles hybrides et l'apprentissage automatique des machines.

Alors que la plupart des écrits sur le biais algorithmique se concentrent sur les dangers, le cœur de ce livre positif et amusant pointe vers une voie où le biais est tenu à distance et même éliminé. Vous en sortirez avec des techniques de gestion pour développer des algorithmes impartiaux, la capacité de détecter les biais plus rapidement et des connaissances pour créer des données impartiales. Comprendre, gérer et prévenir les biais algorithmiques est un livre innovateur, opportun et important qui se trouve sur votre étagère. Que vous soyez un dirigeant d'entreprise chevronné, un scientifique des données ou simplement un passionné, c'est maintenant un moment crucial pour vous renseigner sur l'impact du biais algorithmique sur la société et jouer un rôle actif dans la lutte contre le biais.


Ce que vous apprendrez
Étudier les nombreuses sources de biais algorithmique, y compris les biais cognitifs dans le monde réel, les données biaisées et les artefacts statistiques.
Comprendre les risques des biais algorithmiques, comment les détecter et les techniques de gestion pour les prévenir ou les gérer.
Apprécier comment l'apprentissage automatique introduit de nouvelles sources de biais algorithmique et peut faire partie d'une solution.Connaître les techniques statistiques spécifiques qu'un spécialiste des données peut utiliser pour détecter et surmonter les biais algorithmiques.




A qui s'adresse ce livre ?
Les dirigeants d'entreprises qui utilisent des algorithmes dans leurs activités quotidiennes ; les scientifiques des données (des étudiants aux praticiens chevronnés) qui élaborent des algorithmes ; les responsables de la conformité préoccupés par le biais algorithmique ; les politiciens, les journalistes et les philosophes qui réfléchissent à son impact sur la société et aux réponses réglementaires possibles ; les consommateurs préoccupés par la façon dont ils pourraient être affectés par ce type de biais
Pages
245 pages
Collection
n.c
Parution
2019-06-07
Marque
Apress
EAN papier
9781484248843
EAN PDF
9781484248850
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
24
Taille du fichier
2755 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
56,19 €
EAN EPUB
9781484248850
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
24
Taille du fichier
430 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
56,19 €

Suggestions personnalisées