Métriques d'équité dans l'IA — Votre guide étape par étape vers des systèmes équitables

Résumé

Shelf.io fournit un guide pratique pour comprendre et appliquer les métriques d'équité aux systèmes d'IA. Le guide aide les praticiens à détecter les biais et à construire des systèmes plus équitables.

Métriques d'équité couvertes

• Parité démographique : Taux de résultats égaux entre groupes
• Chances égalisées : Taux de vrais positifs égaux
• Calibration : Scores de probabilité également significatifs
• Équité individuelle : Traitement similaire d'individus similaires

Détection des biais

Le guide couvre :

• Identification des attributs protégés
• Mesure des disparités
• Analyse des causes profondes
• Stratégies d'atténuation

À qui s'adresse cette ressource

• Scientifiques des données évaluant l'équité des modèles
• Ingénieurs ML construisant des systèmes équitables
• Équipes d'éthique supervisant les évaluations de biais