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Sviluppo di un sistema di annotazione visiva dei dati basato sull'inferenza bayesiana

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

Riferimenti JUAN CARLOS DE MARTIN, ANTONIO VETRO'

Riferimenti esterni Elena Beretta (Vrije Universiteit Amsterdam)

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

Tipo tesi DATA ANALYSIS, DATA VISUALIZATION, SPERIMENTALE

Descrizione I sistemi decisionali automatizzati (ADM) possono influenzare molteplici aspetti della nostra vita, sia in positivo che in negativo. Un problema ricorrente è quello della discriminazione sistematica di specifici gruppi di popolazione, in violazione della Carta dei diritti fondamentali dell'UE. Una delle cause potenziali del comportamento discriminatorio, risiede nella qualità dei dati usati per addestrare tali sistemi. Lo scopo della tesi è quello di rilevare e visualizzare potenziali rischi di discriminazione fornendo un sistema di annotazione dei dati basato sull'inferenza bayesiana. La notazione servirà come quadro diagnostico per visualizzare immediatamente l'adeguatezza dei dati e il potenziale bias che si verifica quando si campiona il set di allenamento da un set di dati disponibile. Le misure sono già state definite nella seguente pubblicazione " Beretta, E., Vetrò, A., Lepri, B., & Martin, J. C. D. (2021, March). Detecting discriminatory risk through data annotation based on Bayesian inferences. In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 794-804)" disponibile at https://arxiv.org/abs/2101.11358 . Altre pubblicazioni, metriche e dataset di riferimento verranno messi a disposizione dai docenti.

Vedi anche  2021-facct-risks.pdf  https://arxiv.org/abs/2101.11358

Conoscenze richieste Concetti base di analisi dei dati, programmazione in R (preferibile) o python, concetti base di visualizzazione dati


Scadenza validita proposta 18/06/2022      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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