Algorithmic Bias and Fairness: Crash Course AI #18

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今天, we’re going to talk about five common types of algorithmic bias we should pay attention to: data that reflects existing biases, unbalanced classes in training data, data that doesn’t capture the right value, data that is amplified by feedback loops, and malicious data. Now bias itself isn’t necessarily a terrible thing, our brains often use it to take shortcuts by finding patterns, but bias can become a problem if we don’t acknowledge exceptions to patterns or if we allow it to discriminate.

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以及象征性的互动主义教育方法，向我们展示了教育环境中的自我实现预言如何导致学生学业成绩的差异! 以及象征性的互动主义教育方法，向我们展示了教育环境中的自我实现预言如何导致学生学业成绩的差异://今天我们将探讨教育作为社会的历史

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