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🟠ALGORITMI IMPARZIALI ED EQUITÀ DATI

🟠ALGORITMI IMPARZIALI ED EQUITÀ DATI

Giorno: 7 giugno 2024 | Ora: 10:36 Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere influenzati da pregiudizi e discriminazioni, rendendo le loro decisioni ingiuste per determinati gruppi di persone. Un esempio è l'algoritmo di Facebook che ha mostrato un pregiudizio razziale nel selezionare le immagini di persone. È fondamentale che gli sviluppatori e i ricercatori si impegnino a rendere gli algoritmi imparziali e a garantire la correttezza e l'equità delle loro decisioni.

Machine learning algorithms can be influenced by biases and discrimination, making their decisions unfair for certain groups of people. An example is Facebook's algorithm that showed racial bias in selecting images of people. It is crucial for developers and researchers to strive for unbiased algorithms and ensure the correctness and fairness of their decisions.

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