Inyectar equidad en los modelos de aprendizaje automático

Si un modelo de aprendizaje automático se entrena con un conjunto de datos desequilibrado, como uno que contiene muchas más imágenes de personas con piel más clara que personas con piel más oscura, existe un riesgo grave de que las predicciones del modelo sean injustas cuando se implemente en el mundo real.

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