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Neste epis\\xf3dio abordamos o tema de BIAS nos algoritmos de AI e como conseguimos evitar ou reduzir o impacto deste fen\\xf3meno nos nossos modelos. 

O tema ir\\xe1 nos levar a falar de diferentes tipos de BIAS desde BIAS Algor\\xedtmico, de cole\\xe7\\xe3o de dados de treino, e das pr\\xf3prias decis\\xf5es de optimiza\\xe7\\xe3o que fazemos para ganhar precis\\xe3o e performance nos nossos modelos. 

No entanto, se nao formos conscientes destes fen\\xf3menos estamos a cair em erro. Felizmente \\xe9 um tema que tem sido muito falado tanto pela comunidade de AI e Data Science e tamb\\xe9m ao nivel de org\\xe3os internacionais que come\\xe7am a decidir sobre situa\\xe7\\xf5es injustas criadas por algoritmos com BIAS em quest\\xf5es do nosso dia \\xe0 dia.  

Ser\\xe1 tamb\\xe9m o epis\\xf3dio onde lan\\xe7amos o "AI News", a nossa r\\xfabrica onde comentamos 3 not\\xedcias recentes sobre AI.   Um epis\\xf3dio recheado de informa\\xe7\\xe3o, inova\\xe7\\xe3o, not\\xedcias e uma discuss\\xe3o saud\\xe1vel e agrad\\xe1vel sobre os temas de AI.   

Links das not\\xedcias:   

- https://www.theverge.com/21288053/microsoft-facial-recognition-police-law-enforcement-pledge-regulation   -http://news.mit.edu/2020/data-feminism-catherine-dignazio-0309    

- https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2020/05/27/making-easier-stay-caught-cortana-microsoft-365/   

Links de artigos mencionados:  

 -https://www.theguardian.com/money/blog/2017/jan/14/eu-gender-ruling-car-insurance-inequality-worse>  

- https://towardsdatascience.com/how-biased-is-gpt-3-5b2b91f1177   

- https://beta.openai.com/?app=chat&demo=5   

- https://www.h2o.ai/blog/mitigating-bias-in-ai-ml-models-with-disparate-impact-analysis/   

- https://www.insurancejournal.com/news/national/2019/04/08/523153.htm   - https://arxiv.org/pdf/1907.02908.pdf