Neste episódio abordamos o tema de BIAS nos algoritmos de AI e como conseguimos evitar ou reduzir o impacto deste fenómeno nos nossos modelos. O tema irá nos levar a falar de diferentes tipos de BIAS desde BIAS Algorítmico, de coleção de dados de treino, e das próprias decisões de optimização que fazemos para ganhar precisão e performance nos nossos modelos. No entanto, se nao formos conscientes destes fenómenos estamos a cair em erro. Felizmente é um tema que tem sido muito falado tanto pela comunidade de AI e Data Science e também ao nivel de orgãos internacionais que começam a decidir sobre situações injustas criadas por algoritmos com BIAS em questões do nosso dia à dia. Será também o episódio onde lançamos o "AI News", a nossa rúbrica onde comentamos 3 notícias recentes sobre AI. Um episódio recheado de informação, inovação, notícias e uma discussão saudável e agradável sobre os temas de AI. Links das notícias: - https://www.theverge.com/21288053/microsoft-facial-recognition-police-law-enforcement-pledge-regulation -http://news.mit.edu/2020/data-feminism-catherine-dignazio-0309 - https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2020/05/27/making-easier-stay-caught-cortana-microsoft-365/ Links de artigos mencionados: -https://www.theguardian.com/money/blog/2017/jan/14/eu-gender-ruling-car-insurance-inequality-worse> - https://towardsdatascience.com/how-biased-is-gpt-3-5b2b91f1177 - https://beta.openai.com/?app=chat&demo=5 - https://www.h2o.ai/blog/mitigating-bias-in-ai-ml-models-with-disparate-impact-analysis/ - https://www.insurancejournal.com/news/national/2019/04/08/523153.htm - https://arxiv.org/pdf/1907.02908.pdf

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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