EP74: AI/ML en AWS: Sesgo y explicabilidad en modelos de machine learning

En este episodio, Rodrigo Alarcón y Enrique Rodríguez conversan sobre algunos de los actuales desafíos en materia de detección de sesgos y explicabilidad en modelos de machine learning. Además explican cómo los científicos de datos pueden abordar este tipo de desafíos al momento de construir sus modelos, usando SageMaker Clarify. Material Adicional: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/clarify-fairness-and-explainability.html