Aequitas: el framework para detectar prejuicios en modelos de Machine Learning

Las herramientas basadas en machine learning e inteligencia artificial cada vez se aplican más en contextos donde pueden tener un impacto drástico en la vida de las personas en aspectos como justicia criminal, educación salud, oportunidades profesionales y servicios sociales. Aequitas es un framework creado por la Data Science for Social Good Foundation en Carnegie Mellon University que facilita la auditoría de modelos de machine learning para detectar imparcialidad y transparentar la forma en que se mitigan estos riesgos.