Conoce la importancia de abordar el sesgo y aumentar la explicabilidad para garantizar que los modelos de machine learning sean justos, transparentes y confiables. Exponen: -Erick Méndez. Magíster en Data Science, Universidad de Sheffield, Reino Unido. - Reinel Tabares. Ph.D. en Ingeniería línea informática, Universidad Autónoma de Manizales, Colombia. Más información: https://ingenieria.uai.cl/magister/magister-en-data-science/ https://ingenieria.uai.cl/diplomado/diplomado-en-data-science/