Algorithmische Fairness und Nichtdiskriminierung
Fairness beginnt mit ehrlichen Metriken: Fehlerquoten nach Gruppen, Repräsentanz in Trainingsdaten, Auswirkungen im Feld. Welche Metrik half dir, ein blinder Fleck sichtbar zu machen? Schreibe uns.
Algorithmische Fairness und Nichtdiskriminierung
Von rebalancierten Datensätzen bis zu Post-Processing-Regeln: Technische Korrekturen brauchen auch überprüfbare Ziele und Folgenabschätzungen. Wir teilen Fallgeschichten, du lieferst Praxisfragen – gemeinsam lernen wir schneller.
Algorithmische Fairness und Nichtdiskriminierung
Betroffene früh einbeziehen verändert alles. Ein Gesundheitsprojekt verbesserte Trefferquoten erst, als Patientengruppen Datenlücken erklärten. Erzähl uns, wie du Feedback in Roadmaps verankerst und Vertrauen aufbaust.