Évaluer et atténuer l'injustice dans les systèmes d'IA

Aperçu

Apprenez à évaluer et à atténuer les problèmes d'équité dans les systèmes d'IA, en vous concentrant sur les disparités en matière de santé. Pratiquez avec la bibliothèque Fairlearn pour évaluer et améliorer les performances des modèles de ML à travers les groupes raciaux.

Programme

- Introduction à l'équité dans l'IA -- Définition et importance de l'équité dans l'IA -- Aperçu des problèmes d'équité dans les systèmes d'IA -- Études de cas de biais et d'injustice dans l'IA - Comprendre le biais dans l'IA de la santé -- Introduction aux disparités dans les soins de santé -- Sources courantes de biais dans les systèmes d'IA de la santé -- L'impact de l'IA injuste sur les groupes raciaux dans les soins de santé - Métriques d'équité et évaluation -- Aperçu des métriques d'équité -- Sélection des bonnes métriques d'équité -- Tutoriel pratique avec Fairlearn : Calcul des métriques d'équité - Introduction à la bibliothèque Fairlearn -- Introduction et installation -- Fonctionnalités principales de Fairlearn -- Utilisation de Fairlearn en Python pour l'évaluation des modèles - Évaluation de l'équité dans les modèles d'IA -- Séance pratique : Évaluer un modèle de santé échantillon -- Utilisation du tableau de bord de Fairlearn pour la visualisation -- Interprétation des résultats des métriques d'équité - Techniques pour atténuer l'injustice -- Techniques de pré-traitement -- Techniques de traitement en cours -- Techniques de post-traitement -- Pratique : Mise en œuvre de stratégies d'atténuation avec Fairlearn - Étude de cas : Améliorer l'équité dans les modèles de santé -- Analyse d'un modèle de santé réel -- Identification des biais et des iniquités -- Application de Fairlearn pour l'atténuation des biais - Meilleures pratiques et déploiement -- Stratégies pour maintenir l'équité dans les modèles déployés -- Surveillance continue et boucles de rétroaction -- Considérations éthiques et conformité réglementaire - Projet de synthèse -- Définir un projet à l'aide de données de santé réelles ou simulées -- Évaluer les biais dans le système d'IA -- Appliquer des stratégies d'atténuation pour améliorer l'équité du modèle -- Présenter les résultats et solutions - Conclusion et perspectives futures -- Récapitulatif des enseignements clés -- Tendances émergentes dans l'équité de l'IA -- Ressources pour un apprentissage et une recherche plus approfondis

Enseigné par

Étiquettes