Lecture 2.3.7: Bias, Fairness, and Interpretability in ML
Universal Digital Health · 7:16 · Watch on YouTube
healthcare machine learning에서 세 가지 연결된 개념을 소개하는 강의입니다: 편향(데이터, 측정 또는 알고리즘에서 발생하는 체계적 오류), 공정성(모델이 성별, 나이, 인종 등 집단 간 차별을 하지 않는지 확인하는 지표), 해석 가능성(모델이 왜 특정 예측을 했는지 설명하는 방법). 핵심 메시지는 편향이 불공정한 결과를 초래하고, 공정성 지표는 그 편향을 감지하고...