Equidad: Ejercicio de programación
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El siguiente ejercicio demuestra cómo auditar conjuntos de datos con equidad y cómo emplear estrategias de corrección de sesgos para abordar problemas:
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Última actualización: 2024-08-13 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2024-08-13 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eThis exercise demonstrates how to audit data sets for fairness and apply bias-remediation strategies.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe programming exercises are run directly in your browser using the Colaboratory platform with no setup required.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eColaboratory is supported on most major browsers and is most thoroughly tested on desktop versions of Chrome and Firefox.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can access a Help Center for support with machine learning education.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Fairness: Programming exercise\n\nThe following exercise demonstrates how to audit data sets with fairness in\nmind, and how to employ bias-remediation strategies to address fairness\nissues: \n[Open fairness exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/fairness_income.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=fairness)\n\nProgramming exercises run directly in your browser (no setup\nrequired!) using the [Colaboratory](https://colab.research.google.com)\nplatform. Colaboratory is supported on most major browsers, and is most\nthoroughly tested on desktop versions of Chrome and Firefox. \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]
