Sesgo y explicabilidad en modelos de machine learning

Te invitamos a participar de nuestra Masterclass “Sesgo y explicabilidad en modelos de machine learning”, en la que abordaremos la importancia del sesgo y de aumentar la explicabilidad para garantizar que los modelos de machine learning sean justos, transparentes y confiables.   Exponen: Erick Méndez Magíster en Data Science Universidad de Sheffield Reino Unido.   Reinel Tabares PhD. en Ingeniería línea informática Universidad Autónoma de Manizales Colombia.