Negli utlimi anni, l'uso sempre più pervasivo di sistemi di Artificial Intelligence (AI), e il loro conseguente impatto sulla vita delle persone, ha iniziato a sollevare dubbi e critiche circa il loro impiego soprattutto in relazione a temi di amplificazione di bias presenti nei dati e possibile discriminazione di gruppi di persone. Esempi di algoritmi di importanti aziende del mondo tech che hanno provocato discriminazione in termini di genere o colore della pelle si trovano ormai a dozzine in rete. Questo ha spinto notevolemente la ricerca nel campo della fairness in Machine Learning e AI in particolare su due filoni: come è possibile misurare la discriminazione di un algoritmo o presente in un dataset? È possibile utilizzare delle tecniche per mitigare il bias prodotto da un algoritmo? Parleremo dello stato dell'arte di questi due filoni, con particolare riguardo al settore bancario.

Speaker: Daniele Regoli, Data Scientist at Intesa Sanpaolo

Meetup della Community di Deep Learning Italia