Etiqueta: Data Science
La Paradoja de Simpson

Introducción
Por casualidad me encontré con la llamada Paradoja de Simpson, y desde el primer momento, y como buena paradoja, me llamó la atención. Me propuse escribir una entrada en el blog sobre ella. Buscando por la web encontré muchísimos artículos al respecto, de los que destaco varios en Medium, aquí y aquí por ejemplo, todos muy buenos y explicativos. Y en uno de ellos conocí al autor Judea Pearl….y vaya descubrimiento. Lo que, a priori, me pareció un entretenido juego de números explotó y me permitió descubrir la disciplina (¡o ciencia!) de la «causal inference». Empecé leyendo (y tratando de entenderlos en su totalidad!) sus papers, aquí y aquí, el segundo bastante más técnico al basarse en su libro (Causality: Models, Reasoning and Inferencies, 2000) y sobre todo el capítulo 6 de su último libro (The Book of Why, 2019). Libro que comprende una explicación muy asequible de los modelos que el autor ha ido desarrollando durante su carrera. Sin haber leído estas referencias no podríamos más que hablar de un números y las curiosidades de las fracciones resultantes de suma de otras, pero ahora podemos enfocar la explicación, aún siendo simple, de una manera más «científica»…vamos con ello.
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El Sesgo en los algoritmos de decisión automáticos
Resumen
Es inherente a los algoritmos de IA sufrir un sesgo que llevado a los extremos puede reforzar la discriminación en determinados entornos, y forzar decisiones injustas. Explicaremos la base teórica, en un modelo muy simplificado, de este sesgo y añadiremos algunos ejemplos reales. Y veremos como se intentar evitar tanto desde el punto de vista legal como desde el punto de vista más técnico. Tanto los organismos responsables de la UE como muchas de las empresas del sector están lanzando recomendaciones para el diseño y operación de los algoritmos de decisión. De estas expondremos las más relevantes, que nos han de servir como guía a la hora de construirlos.
(Imagen de Somchai Chitprathak en Pixabay)
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