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El siguiente ejercicio demuestra cómo auditar conjuntos de datos con equidad
y cómo emplear estrategias
de corrección de sesgos para abordar
problemas:
Los ejercicios de programación se ejecutan directamente en tu navegador (sin configuración)
(se requiere)) mediante Colaboratory
plataforma. Colaboratory es compatible con la mayoría de los principales navegadores y es
probada minuciosamente en versiones de escritorio de Chrome y Firefox.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2024-08-13 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis exercise demonstrates how to audit data sets for fairness and apply bias-remediation strategies.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe programming exercises are run directly in your browser using the Colaboratory platform with no setup required.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eColaboratory is supported on most major browsers and is most thoroughly tested on desktop versions of Chrome and Firefox.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can access a Help Center for support with machine learning education.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,[]]
