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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

23. How to Institutionalize Debiasing

verfasst von : Tobias Baer

Erschienen in: Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias

Verlag: Apress

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Abstract

The first thing I learned as a consultant is that it is easy to have good ideas—the real challenge is in implementing them! Having read 22 chapters of this book already, your head hopefully is brimming with good ideas on how to fight algorithmic bias. But how do you make it happen, especially if you, say, oversee a couple of hundred data scientists who are chasing deadlines and prove to be human by exhibiting their fair share of overconfidence bias?

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Fußnoten
1
In case you are not familiar with cats, try giving a cat a shower just once. Or if you don’t want to be torn into pieces, just take my word that it won’t happen.
 
Metadaten
Titel
How to Institutionalize Debiasing
verfasst von
Tobias Baer
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Apress
Buch
Understand, Manage, and Prevent Algorithmic Bias

Print ISBN: 978-1-4842-4884-3

Electronic ISBN: 978-1-4842-4885-0

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4885-0_23

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