comparemela.com


Read later
Summary:
By now, most AI practitioners acknowledge the universal prevalence of bias, and the problem of bias in AI modeling. But what about fairness? Can fairness be measured via quantifiable metrics? Some say no - but this is where the debate gets interesting.
Bias is a universal trait among humans. It can be meaningless, or it can be dangerous. For example, I am biased about the Philadelphia Phillies baseball team. If a Phillies pitcher competes for the Cy Young Award at the end of the season, I am likely to extol the former's virtues and denigrate those of the latter. Unless I'm a member of the Baseball Writers Associations who vote on such things, it makes no difference. It affects no one. It's harmless, and we all have them.

Related Keywords

Judea Pearl ,Niels Bohr ,Reid Blackman ,Group Benefit Equality ,Linkedin ,Philadelphia Phillies ,Baseball Writers Associations ,Common Crawl ,Google News ,Fairness Definitions Explained ,New Metric ,Quantifying Machine Learning Fairness ,Benefit Equality ,ஜூடியா முத்து ,நியீல்ஸ் போஹ்ர் ,ரீட் கருப்பு மனிதன் ,குழு நன்மை சமத்துவம் ,சென்டர் ,பிலடெல்பியா பிலிஸ் ,பேஸ்பால் எழுத்தாளர்கள் சங்கங்கள் ,பொதுவானது வலம் ,கூகிள் செய்தி ,நேர்மை வரையறைகள் விளக்கினார் ,புதியது மெட்ரிக் ,நன்மை சமத்துவம் ,

© 2024 Vimarsana

comparemela.com © 2020. All Rights Reserved.