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Explora cómo reducir el sesgo en la inteligencia artificial aplicada al ámbito de la salud en esta charla de PyCon US de 30 minutos. Examina un problema de aprendizaje automático relacionado con la recomendación de pacientes de alto riesgo basada en visitas de emergencia y no emergencia. Aprende a evaluar datos para identificar prejuicios utilizando gráficos, pandas y matplotlib, y a entrenar modelos con scikit-learn. Descubre cómo utilizar Fairlearn para mejorar la calidad de las predicciones algorítmicas, centrándote en los submódulos MetricFrame y ThresholdOptimizer. Obtén información sobre cómo involucrarte más con Fairlearn, su comunidad y las oportunidades de contribución.
