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