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Programa 34 – Pedro Saleiro – Equidade em modelos de Machine Learning e AI
(download)
Neste episódio estivemos à conversa com Pedro Saleiro, Data Science Manager na Feedzai. Ficamos a conhecer o seu trabalho maioritariamente focado em questões sociais, éticas e de equidade no âmbito da Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence).
Tópicos abordados
- Data Science Manager na Feedzai [00:00:17]
- Percurso e oportunidade de ir para Chicago [00:02:55]
- Auditoria a modelos de machine learning para a discriminação, com o Aequitas [00:05:57]
- Resultados obtidos com o Aequitas [00:08:30]
- Como é que o Aequitas se adapta a diferentes contextos [00:10:23]
- Etiquetagem em machine learning e dados enviesados [00:14:38]
- Minimizar a propagação de discriminação nos modelos [00:18:54]
- Algoritmos para treinar modelos de machine learning [00:22:37]
- Ferramentas para etiquetagem – queries SQL / Pandas (Python) / Spark (Big data) [00:29:31]
- Previsão de reincidência criminal de doentes mentais, com o Kansas [00:33:31]
- Equidade (fairness) nos modelos usados no Kansas [00:39:53]
- Importância do conhecimento científico, filosófico e o bom senso, para além do conhecimento técnico [00:46:30]
- Responsabilidade partilhada e multidisciplinaridade no desenvolvimento de software – mencionamos o livro Ruined by Design (escrito por Mike Monteiro) [00:49:48]
- A economia é demasiado importante para ser deixada a economistas. E o AI é demasiado importante para ser deixado a software engineers? – mencionamos o livro Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy [00:53:39]
- Cambridge Analytica [00:58:38]
Perguntas Rápidas
- Expetativas para os próximos 12 meses a nível de web?
Mais transparência nas tomadas de decisão (Explainable AI não é suficiente) - Qual a app mobile que não dispensarias?
Google Maps - Qual a ferramenta de desenvolvimento/produtividade mais indispensável para o teu dia-a-dia?
GitLab – ferramenta de Source Code Management (SCM) e Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) - Um podcast ou livro fundamental?
Livro: Practical Ethics de Peter Singer
Podcast: TWiML (recomendou-nos em off, depois de termos gravado) - Conferência a não perder
Fairness, Accountability, and Transparency (FAT) Conference - Sugestão de próximo convidado
Rui Mendes, Presidente da Data Science Portugal
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By Ricardo Correia e Vitor Silva(download)
Neste episódio estivemos à conversa com Pedro Saleiro, Data Science Manager na Feedzai. Ficamos a conhecer o seu trabalho maioritariamente focado em questões sociais, éticas e de equidade no âmbito da Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence).
Tópicos abordados
- Data Science Manager na Feedzai [00:00:17]
- Percurso e oportunidade de ir para Chicago [00:02:55]
- Auditoria a modelos de machine learning para a discriminação, com o Aequitas [00:05:57]
- Resultados obtidos com o Aequitas [00:08:30]
- Como é que o Aequitas se adapta a diferentes contextos [00:10:23]
- Etiquetagem em machine learning e dados enviesados [00:14:38]
- Minimizar a propagação de discriminação nos modelos [00:18:54]
- Algoritmos para treinar modelos de machine learning [00:22:37]
- Ferramentas para etiquetagem – queries SQL / Pandas (Python) / Spark (Big data) [00:29:31]
- Previsão de reincidência criminal de doentes mentais, com o Kansas [00:33:31]
- Equidade (fairness) nos modelos usados no Kansas [00:39:53]
- Importância do conhecimento científico, filosófico e o bom senso, para além do conhecimento técnico [00:46:30]
- Responsabilidade partilhada e multidisciplinaridade no desenvolvimento de software – mencionamos o livro Ruined by Design (escrito por Mike Monteiro) [00:49:48]
- A economia é demasiado importante para ser deixada a economistas. E o AI é demasiado importante para ser deixado a software engineers? – mencionamos o livro Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy [00:53:39]
- Cambridge Analytica [00:58:38]
Perguntas Rápidas
- Expetativas para os próximos 12 meses a nível de web?
Mais transparência nas tomadas de decisão (Explainable AI não é suficiente) - Qual a app mobile que não dispensarias?
Google Maps - Qual a ferramenta de desenvolvimento/produtividade mais indispensável para o teu dia-a-dia?
GitLab – ferramenta de Source Code Management (SCM) e Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) - Um podcast ou livro fundamental?
Livro: Practical Ethics de Peter Singer
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Fairness, Accountability, and Transparency (FAT) Conference - Sugestão de próximo convidado
Rui Mendes, Presidente da Data Science Portugal
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