Barocas solon (8 Ergebnisse)
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, , Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Hardcover. Zustand: Brand New. 323 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, , Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
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Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore
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Zustand: New. 2023. Hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.
FAIRNESS AND MACHINE LEARNING: LIMITATIONS AND OPPORTUNITIES (ADAPTIVE COMPUTATION AND MACHINE LEARN
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Anbieter: Libros Feroces, castellgali, B, SpanienLibros Feroces
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Zustand: Usado.
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Anbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes KönigreichSpeedyhen
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Zustand: NEW.
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Anbieter: moluna, Greven, , Deutschlandmoluna
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Zustand: New. Solon Barocas is a Principal Researcher in the New York City lab of Microsoft Research, where he is a member of the Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI (FATE) research group. He is an Adjunct Assistant Professor in the Department of Inf.
- Hardcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - An introduction to the intellectual foundations and practical utility of the recent work on fairness and machine learning.Fairness and Machine Learning introduces advanced undergraduate and graduate students to the intellectual foundations of this recently emergent field, drawing on a diverse range…of disciplinary perspectives to identify the opportunities and hazards of automated decision-making. It surveys the risks in many applications of machine learning and provides a review of an emerging set of proposed solutions, showing how even well-intentioned applications may give rise to objectionable results. It covers the statistical and causal measures used to evaluate the fairness of machine learning models as well as the procedural and substantive aspects of decision-making that are core to debates about fairness, including a review of legal and philosophical perspectives on discrimination. This incisive textbook prepares students of machine learning to do quantitative work on fairness while reflecting critically on its foundations and its practical utility. Introduces the technical and normative foundations of fairness in automated decision-making Covers the formal and computational methods for characterizing and addressing problems Provides a critical assessment of their intellectual foundations and practical utility Features rich pedagogy and extensive instructor resources.
