Bias nei modelli di machine learning.

Modulo 1: Introduzione ai Bias nei Modelli di Machine Learning Cos’è un bias in machine learning? Differenza tra bias e varianza L’impatto dei bias nelle decisioni automatizzate e nelle predizioni dei modelli Modulo 2: Tipologie di Bias nei Modelli di Machine Learning Bias nei dati: bias di selezione, bias di campionamento Bias nei modelli: overfitting, underfitting, bias algoritmico Bias nelle etichette dei dati: errori di etichettatura e distorsioni Modulo 3: Bias nei Dati di Addestramento Come i dati sbilanciati o distorti causano bias nei modelli Impatti dei dataset non rappresentativi Strategie di raccolta dati per ridurre bias nei dataset Modulo 4: Bias nei Modelli di Machine Learning: Overfitting e Underfitting Cos’è l’overfitting e come si manifesta nei modelli Cos’è l’underfitting e le sue implicazioni Relazione tra bias, varianza e performance del modello Modulo 5: Bias di Selezione e Campionamento Definizione e cause del bias di selezione nei dataset Esempi pratici di bias di campionamento nei modelli di machine learning Tecniche di campionamento per ridurre bias di selezione Modulo 6: Bias nei Modelli di Classificazione Implicazioni del bias nei modelli di classificazione Come i modelli di machine learning possono favorire una classe rispetto a un’altra Tecniche di bilanciamento dei dati: oversampling, undersampling e smote Modulo 7: Bias nei Modelli di Regresione Bias nei modelli di regressione e la sua influenza sulle predizioni Rilevamento del bias nei modelli lineari e non lineari Tecniche per ridurre il bias nei modelli di regressione Modulo 8: Bias nelle Predizioni: Effetti su Diversi Gruppi Demografici Come il bias può influenzare determinate popolazioni o gruppi etnici, di genere o socioeconomici Analisi dei casi di bias nei modelli predittivi, ad esempio nel credito o nella selezione del personale Analisi dei rischi legali ed etici derivanti dal bias nei modelli Modulo 9: Analisi del Bias Algoritmico Bias introdotto dagli algoritmi: decisioni non neutrali e automatiche Differenze tra bias espliciti e impliciti nei modelli Come monitorare e correggere il bias algoritmico Modulo 10: Implicazioni Etiche del Bias nei Modelli di Machine Learning Le problematiche etiche associate ai bias nei modelli Esempi di discriminazione algoritmica e il loro impatto sociale La necessità di trasparenza e giustizia nell’intelligenza artificiale Modulo 11: Tecniche di Mitigazione del Bias nei Modelli di Machine Learning Rimozione del bias dai dati: tecniche di normalizzazione e bilanciamento Algoritmi di machine learning che riducono il bias: fairness constraints, regularization Uso di tecniche di post-processing per ridurre il bias nelle predizioni Modulo 12: Interpretabilità e Spiegabilità dei Modelli per Ridurre il Bias Cos’è l’interpretabilità dei modelli e come può aiutare a rilevare il bias Tecniche di interpretabilità: SHAP, LIME, analisi dei feature Come utilizzare l’interpretabilità per monitorare e correggere il bias Modulo 13: Audit e Monitoraggio dei Modelli di Machine Learning La necessità di un audit continuo dei modelli per identificare e correggere bias emergenti Come implementare sistemi di monitoraggio per analizzare l’efficacia delle tecniche di mitigazione del bias Creazione di report di bias: come misurare l’equità del modello nel tempo Modulo 14: Normative e Regolamentazioni sul Bias nei Modelli di Machine Learning Le normative legate all’equità e non discriminazione nei modelli di machine learning GDPR, CCPA e altre normative: impatti sulla progettazione dei modelli La responsabilità legale delle aziende nell’uso dei modelli biasati Modulo 15: Il Futuro del Bias nei Modelli di Machine Learning Tendenze emergenti nella ricerca sulla mitigazione del bias L’uso dell’intelligenza artificiale per rilevare e correggere bias Il ruolo delle politiche aziendali e della società civile nel ridurre il bias nei modelli