Módulo 1, lección 4: Lo que con sesgo empieza, con sesgo acaba

El alumnado analizará cómo puede aparecer el sesgo en los modelos de aprendizaje automático debido a los datos que se utilizaron para entrenarlos. Crearán su propio modelo de aprendizaje automático para clasificar imágenes de manzanas y tomates, y descubrirán cómo un conjunto de datos limitado puede generar predicciones sesgadas e inexactas. Finalmente, investigarán los dos tipos de sesgo que pueden aparecer en los datos de entrenamiento.

Objetivos de aprendizaje

  • Describir el impacto de los datos en la precisión de un modelo de aprendizaje automático (AA)
  • Explicar la necesidad de datos de entrenamiento y de prueba
  • Explicar cómo puede influir el sesgo en las predicciones que genera un modelo de aprendizaje automático

Vocabulario clave

Datos de entrenamiento, Datos de prueba, Precisión, Sesgo, Sesgo de datos, Sesgo social

Estructura de las lecciones de aprendizaje

  • Tipos de datos para la clasificación
  • Aplicación de IA para supermercados
  • Sesgo
  • Opcional: Tu futura carrera

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