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mitigating bias in machine learning

的圖書
Mitigating Bias in Machine Learning
$ 1900
Mitigating Bias in Machine Learning
作者:Berry 
出版社:McGraw-Hill Companies
出版日期:2024-10-02
語言:英文   規格:平裝 / 304頁 / 普通級/ 初版
博客來 博客來 - 科技與應用科學  - 來源網頁  
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圖書介紹 - 資料來源:博客來   評分:
圖書名稱:Mitigating Bias in Machine Learning

內容簡介

This practical guide shows, step by step, how to use machine learning to carry out actionable decisions that do not discriminate based on numerous human factors, including ethnicity and gender. The authors examine the many kinds of bias that occur in the field today and provide mitigation strategies that are ready to deploy across a wide range of technologies, applications, and industries.

Edited by engineering and computing experts, Mitigating Bias in Machine Learning includes contributions from recognized scholars and professionals working across different artificial intelligence sectors. Each chapter addresses a different topic and real-world case studies are featured throughout that highlight discriminatory machine learning practices and clearly show how they were reduced.

Mitigating Bias in Machine Learning addresses:

  • Ethical and Societal Implications of Machine Learning
  • Social Media and Health Information Dissemination
  • Comparative Case Study of Fairness Toolkits
  • Bias Mitigation in Hate Speech Detection
  • Unintended Systematic Biases in Natural Language Processing
  • Combating Bias in Large Language Models
  • Recognizing Bias in Medical Machine Learning and AI Models
  • Machine Learning Bias in Healthcare
  • Achieving Systemic Equity in Socioecological Systems
  • Community Engagement for Machine Learning

 

詳細資料

  • ISBN:9781264922444
  • 規格:平裝 / 304頁 / 普通級 / 初版
  • 出版地:美國
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