Sesgos algorítmicos

Froggy Jumps

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Sesgos en sistemas

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Gamificación Biología Molecular

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Froggy Jumps Sesgos algorítmicosVersión en línea Sesgos en sistemas por Gamificación Biología Molecular 1 ¿Qué describe el sesgo algorítmico? a Errores aleatorios b Resultados perfectos c Errores sistémicos que sesgan decisiones. 2 ¿Cuál es una fuente común de sesgo algorítmico? a Datos perfectamente representativos b Datos de entrenamiento sesgados. c Modelos neutros 3 ¿Qué impacto tiene el sesgo en justicia algorítmica? a Nunca afecta a grupos b Mejora la equidad automáticamente c Puede perpetuar discriminación. 4 ¿Qué técnica reduce sesgos en ML? a Balancear datasets. b Eliminar datos c Aumentar complejidad 5 ¿Qué es sesgo de muestra? a Muestra perfecta b Muestra no representativa. c Datos completos 6 ¿Qué rol tiene la auditoría de sesgos? a Asegurar sesgos b Ignorar c Evaluar y mitigar sesgos. 7 ¿Cuál es un sesgo de algoritmos de decisión? a Aleatoriedad perfecta b Uniformidad total c Desigualdad entre grupos. 8 ¿Qué es la equidad en algoritmos? a Ignorar desigualdades b Priorizar rendimiento c Tratar a personas con resultados justos. 9 ¿Qué prácticas ayudan a mitigar sesgos? a Ignorar datos b Solo optimizar precisión c Uso de métricas de fairness. 10 Ejemplo real de sesgo algorítmico a Sesgo positivo perfecto b Sin sesgo alguno c Fraudes en crédito por sesgo de datos.

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por Gamificación Biología Molecular

¿Qué describe el sesgo algorítmico?

Errores aleatorios

Resultados perfectos

Errores sistémicos que sesgan decisiones.

¿Cuál es una fuente común de sesgo algorítmico?

Datos perfectamente representativos

Datos de entrenamiento sesgados.

Modelos neutros

¿Qué impacto tiene el sesgo en justicia algorítmica?

Nunca afecta a grupos

Mejora la equidad automáticamente

Puede perpetuar discriminación.

¿Qué técnica reduce sesgos en ML?

Balancear datasets.

Eliminar datos

Aumentar complejidad

¿Qué es sesgo de muestra?

Muestra perfecta

Muestra no representativa.

Datos completos

¿Qué rol tiene la auditoría de sesgos?

Asegurar sesgos

Ignorar

Evaluar y mitigar sesgos.

¿Cuál es un sesgo de algoritmos de decisión?

Aleatoriedad perfecta

Uniformidad total

Desigualdad entre grupos.

¿Qué es la equidad en algoritmos?

Ignorar desigualdades

Priorizar rendimiento

Tratar a personas con resultados justos.

¿Qué prácticas ayudan a mitigar sesgos?

Ignorar datos

Solo optimizar precisión

Uso de métricas de fairness.

Ejemplo real de sesgo algorítmico

Sesgo positivo perfecto

Sin sesgo alguno

Fraudes en crédito por sesgo de datos.

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¿Qué describe el sesgo algorítmico?

¿Cuál es una fuente común de sesgo algorítmico?

¿Qué impacto tiene el sesgo en justicia algorítmica?

¿Qué técnica reduce sesgos en ML?

¿Qué es sesgo de muestra?

¿Qué rol tiene la auditoría de sesgos?

¿Cuál es un sesgo de algoritmos de decisión?

¿Qué es la equidad en algoritmos?

¿Qué prácticas ayudan a mitigar sesgos?

Ejemplo real de sesgo algorítmico

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