Mitigating Bias in Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Mcgraw Hill LLC Okt 2024, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - 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.…
Codice articolo 9781264922444
- Titolo
- Mitigating Bias in Machine Learning
- Autore
- Carlotta A Berry
- Editore
- Mcgraw Hill LLC Okt 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1264922442
- ISBN 13
- 9781264922444
- Peso dell'articolo
- 431 grammi
- Dimensioni
- 229x188x18 mm
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
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