Trabajo:Fairness en Machine Learning

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Trabajo realizado por el Grupo 8: Rafael Herrera Troca, Alejandro Jiménez Sánchez, José María López Morales, Pablo Martín Huertas, Guillermo Martín Sánchez, Rubén Ruperto Díaz.

Propósito

Nuestro trabajo consistirá en comunicar sobre Equidad (o Fairness) en Aprendizaje Automático.

Tras buscar en Internet hemos visto que hay un gran desconocimiento en este tema en esta facultad y, en general, en la población. Por ello vamos a hacer una campaña de información para comunicar las ideas de este campo desde un punto de vista divulgativo y uno más técnico.

En primer lugar, tras buscar una página web que unificara los conceptos hemos visto que hay muchos libros y artículos sobre distintos campos pero ninguno que los recopilara al completo. Por ello, haremos una wiki donde vengan incluidos los contenidos más importantes y actuales (a modo de estado del arte) de Equidad (las diferentes definiciones, las métricas y las soluciones algorítmicas), de manera organizada y accesible para que se pueda usar como un sitio de consulta o para aprender del tema en general.

En paralelo, otra parte del grupo escribirá un documento más divulgativo para personas menos especializadas intentando llamar la atención al problema y concienciando sobre la importancia de este campo en crecimiento.

Ambos archivos serán difundidos por distintos medios y esperamos que haya personas que se vean atraídos por el documento divulgativo y usen nuestra wiki como consulta. Para ello, haremos ambos tanto en inglés como en español.

Si el tiempo lo permite se planea hacer otras cosas como un vídeo divulgativo, una presentación en la facultad o cierta aportación en forma de código.