Discute de l'évaluation des classificateurs binaires, y compris le rappel, la sensibilité, la spécificité, les courbes ROC et les mesures de performance.
Explore les sources d'injustice dans l'apprentissage automatique, l'importance des mesures d'équité et l'évaluation des prédictions des modèles à l'aide de diverses mesures d'équité.
Se penche sur l'application de l'apprentissage automatique à l'amélioration de la documentation relative aux droits de l'homme et aux activités de plaidoyer à l'intention d'organisations telles que HURIDOCS.
Couvre le concept de biométrie, le processus d'inscription et de vérification de la biométrie, et l'importance d'équilibrer les faux positifs et les faux négatifs.
Explique les méthodes statistiques dans l'analyse quantitative, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la représentation de l'échantillon.
Explore l'apprentissage automatique en imagerie cérébrale, en se concentrant sur les schémas spatiaux, les émotions et les compromis entre classificateurs.
Explore les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.
