Diagnóstico cuantitativo del sesgo en modelos predictivos corporativos
Los modelos de aprendizaje automático pueden reproducir disparidades históricas presentes en los datos. Por esta razón, la detección temprana requiere un análisis estadístico riguroso sobre atributos protegidos.
Un marco de auditoría de sesgos Fairlearn evalúa el comportamiento del modelo entre subgrupos demográficos. La métrica de paridad demográfica exige tasas de selección idénticas entre grupos protegidos y no protegidos. En contraste, la igualdad de oportunidades requiere tasas de verdaderos positivos equivalentes entre las cohortes.
El primer paso consiste en calcular el impacto dispar sobre la variable de salida. Cuando el cociente entre grupos cae por debajo de 0.80, existe evidencia de sesgo adverso. Posteriormente, los vectores de características son evaluados mediante representaciones matriciales para aislar variables correlacionadas indirectamente.
Las herramientas cuantitativas permiten visualizar desviaciones sistemáticas antes del despliegue en producción. Asimismo, medir estas discrepancias previene riesgos legales, financieros y reputacionales en la toma de decisiones automatizada.
Modalidad: Online
Duración: 1500 horas
Créditos: 60 ECTS
Cuantificación de métricas de paridad demográfica e igualdad de oportunidades en datasets
La cuantificación matemática precede a cualquier intento de corrección algorítmica. La métrica de paridad demográfica evalúa si la decisión favorable es independiente del grupo sensible $A$.
Evaluar ambas métricas simultáneamente revela la disparidad entre acceso equitativo y precisión predictiva. Por consiguiente, la elección de la métrica adecuada depende del contexto regulatorio del dominio aplicado.
Modalidad: Online
Duración: 1500 horas
Créditos: 60 ECTS
Aplicación de técnicas de post-procesamiento e in-processing para la mitigación del sesgo
La mitigación de sesgo AIF360 abarca intervenciones durante el entrenamiento (in-processing) y tras la inferencia (post-processing). Las técnicas de in-processing modifican la función de pérdida incorporando penalizaciones por inequidad. Por ejemplo, la optimización con restricciones de equidad ajusta los pesos del modelo iterativamente.
Modalidad: Online
Duración: 1500 horas
Créditos: 60 ECTS
Integración de pipelines de auditoría continua en entornos MLOps
La equidad algorítmica exige monitoreo persistente frente al data drift y concept drift. Por ende, la equidad algorítmica MLOps requiere automatizar las pruebas de sesgo en cada integración de código.
Integrar estos controles en pipelines de CI/CD bloquea el despliegue de modelos que superen los umbrales de disparidad tolerables. Adicionalmente, el registro continuo de artefactos garantiza la trazabilidad y rendición de cuentas ante auditorías externas.
Modalidad: Online
Duración: 1500 horas
Créditos: 60 ECTS
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