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Veuillez expliquer ce qu'est "l'équité (apprentissage automatique)"
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L'équité dans l'apprentissage automatique fait référence aux diverses tentatives de correction du biais algorithmique dans les processus de décision automatisés basés sur des modèles d'apprentissage automatique.Les décisions prises par les ordinateurs après un processus d'apprentissage automatique peuvent être considérées comme injustes si elles étaient basées sur des variables considérées comme sensibles.Des exemples de ces types de variables comprennent le sexe, l'ethnicité, l'orientation sexuelle, le handicap et plus encore.Comme c'est le cas avec de nombreux concepts éthiques, les définitions de l'équité et du biais sont toujours controversées.En général, l'équité et les préjugés sont considérés comme pertinents lorsque le processus de décision a un impact sur la vie des gens.Dans l'apprentissage automatique, le problème du biais algorithmique est bien connu et bien étudié.Les résultats peuvent être biaisés par une gamme de facteurs et peuvent donc être considérés comme injustes en ce qui concerne certains groupes ou individus.Un exemple serait la façon dont les sites de médias sociaux fournissent des nouvelles personnalisées aux consommateurs.