ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Be good (and don't be evil): how to audit your work for fairness and inclusion - Aileen Nielsen

Автор: PyData

Загружено: 2018-05-27

Просмотров: 560

Описание: PyData London 2018

There is mounting evidence that the widespread deployment of machine learning and artificial intelligence in business and government is likely reproducing or even amplifying existing prejudices and inequalities. Even when an analyst wants to pursue fairness and accuracy, it is easy to unintentionally create discriminatory code. I will discuss how to be good and avoid being part of the problem.
---
www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome!
00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details.

Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Be good (and don't be evil): how to audit your work for fairness and inclusion - Aileen Nielsen

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Visualising NLP pipelines with Pynorama - Slavi Marinov

Visualising NLP pipelines with Pynorama - Slavi Marinov

OpenClaw Creator: Почему 80% приложений исчезнут

OpenClaw Creator: Почему 80% приложений исчезнут

Когда всех айтишников уволят, инженеры останутся нужны – Мы обречены

Когда всех айтишников уволят, инженеры останутся нужны – Мы обречены

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

Вся IT-база в ОДНОМ видео: Память, Процессор, Код

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Сверхпроводимость — горячая тема. Физик Сергей Мухин. Три Сигмы #14

Сверхпроводимость — горячая тема. Физик Сергей Мухин. Три Сигмы #14

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

Something big is happening...

Something big is happening...

PyData Boston - Traditional AI and LLMs for Automation in Healthcare (Lily Xu)

PyData Boston - Traditional AI and LLMs for Automation in Healthcare (Lily Xu)

Новые функции NotebookLM просто невероятны.

Новые функции NotebookLM просто невероятны.

2. CS50 на русском: Лекция #2 [Гарвард, Основы программирования, осень 2015 год]

2. CS50 на русском: Лекция #2 [Гарвард, Основы программирования, осень 2015 год]

Зачем нужна топология?

Зачем нужна топология?

Malte Tichy - Reviving Survival Analysis_ Timeless, Yet Overlooked - PyData Global 2025

Malte Tichy - Reviving Survival Analysis_ Timeless, Yet Overlooked - PyData Global 2025

Автоматизированное извлечение и отбор признаков для сложных задач прогнозирования временных рядов.

Автоматизированное извлечение и отбор признаков для сложных задач прогнозирования временных рядов.

Как я стал тестировщиком за 4 месяца и получил работу

Как я стал тестировщиком за 4 месяца и получил работу

1. CS50 на русском: Лекция #1 [Гарвард, Основы программирования, осень 2015 год]

1. CS50 на русском: Лекция #1 [Гарвард, Основы программирования, осень 2015 год]

PyData London 2018 Lightning Talks - Day 2

PyData London 2018 Lightning Talks - Day 2

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]