Explore les sources d'injustice dans l'apprentissage automatique, l'importance des mesures d'équité et l'évaluation des prédictions des modèles à l'aide de diverses mesures d'équité.
Introduit les bases de la recherche de l'information, en mettant l'accent sur la fréquence et la précision des documents dans l'évaluation de la qualité de la recherche.
Couvre le concept de biométrie, le processus d'inscription et de vérification de la biométrie, et l'importance d'équilibrer les faux positifs et les faux négatifs.
Explore l'évaluation des modèles avec K-Nearest Neighbor, couvrant la sélection optimale de k, les mesures de similarité et les mesures de performance pour les modèles de classification.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, y compris la collecte de données, l'évaluation des modèles et la normalisation des fonctionnalités.
