Ideas y buenas prácticas para evitar el sesgo algorítmico
En este post se aportan tres ideas y un cuasi decálogo de buenas prácticas para evitar el sesgo algorítmico en el campo del machine learning.
En este post se aportan tres ideas y un cuasi decálogo de buenas prácticas para evitar el sesgo algorítmico en el campo del machine learning.
En este post hablo de sesgos (‘bias’) e imparcialidad (‘fairness’) en inteligencia artificial y comento seis criterios de imparcialidad.
Un artículo para comentar la importancia de la escala y opciones en aprendizaje, usando como base El ajedrez y el aprendizaje de los algoritmos.
En este post se explica que cerebro y redes neuronales no funcionan de la misma manera y se aportan algunos razonamiento y síntomas de ello.
Suelo, en muchos de los posts que dedico a inteligencia artificial intentar desmontar mitos y fantasías que la rodean, intentar explicar de forma realista el funcionamiento y lo que cabe esperar de este tipo de soluciones, y destacar su carácter científico-técnico y la necesidad de rigor. Y no voy a hacer algo diferente en este…
Reseña del libro ‘Weapons of math destruction’ (armas de destrucción matemática) de Cathy O’Neil. un severo alegato contra el uso de algoritmos y Bg Data.
En este post nos preguntamos el por qué del machine learning, por qué queremos que una máquina aprenda. Y hay dos muy buenas razones.
Un breve post que propone y explica una definición muy sencilla de aprendizaje válida tanto para humanos como para machine learning.
En este post, una definición simple de aprendizaje y dos razones para el machine learning también muy sencillas y de fácil comprensión.
Entre las temáticas que se empiezan a exigir, o hablar de exigir, a la inteligencia artificial, partiendo normalmente de una visión ética o normativa, es la llamada explicabilidad de la inteligencia artificial, es decir, que un algoritmo, o mejor, un sistema de inteligencia artificial, sea capaz de explicar su modo de razonamiento, cómo ha llegado a…