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Bias nelle basi dati di volti

Parole chiave DATASET BIAS, ETICA DEI DATI, FAIR MACHINE LEARNING, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, SISTEMI DI DECISIONE AUTOMATICA

Riferimenti MARCO TORCHIANO, ANTONIO VETRO'

Riferimenti esterni Andrea Trenta (Qaulity Lab - https://www.dataqualitylab.it/ )

Gruppi di ricerca Centro Nexa su Internet & Società, DAUIN - GR-16 - SOFTWARE ENGINEERING GROUP - SOFTENG, DAUIN - GR-22 - Nexa Center for Internet & Society - NEXA

Descrizione I sistemi decisionali automatizzati (ADM) possono influenzare molteplici aspetti della nostra vita. In particolare, possono risultare in una discriminazione sistematica di specifici gruppi di popolazione, in violazione della Carta dei diritti fondamentali dell'UE. Una delle cause potenziali del comportamento discriminatorio, cioè dell'ingiustizia, risiede nella qualità dei dati usati per addestrare tali sistemi ADM.
Utilizzando un approccio di misurazione della qualità dei dati combinato con la gestione del rischio, entrambi definiti negli standard ISO, il lavoro si concentra sul come utilizzare gli autovalori per la misura del bias dei dati. Il candidato esporrà i risultati della misurazione, effettuata secondo la nuova misura definita, su un campione significativo di dati (tendenzialmente di volti), attraverso il calcolo di autovalori di una matrice opportuna ricavata dal dataset di partenza. La dimensione del campione potrebbe richiedere l'utilizzo di tecniche di analisi numerica per il calcolo degli autovalori (es. metodo di Jacobi).

Conoscenze richieste Concetti base di analisi dei dati, programmazione in R o python


Scadenza validita proposta 09/03/2022      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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