Shivam Sharma
TechScalable
LEARN, CONNECT, BUILD
Készen áll az AI és a legújabb technológiák használatának megkezdésére? A Microsoft Reactor eseményeket, képzéseket és közösségi erőforrásokat biztosít a fejlesztőknek, vállalkozóknak és startupoknak az AI-technológiákra és egyebekre való támaszkodásához. Csatlakozzon Ön is!
LEARN, CONNECT, BUILD
Készen áll az AI és a legújabb technológiák használatának megkezdésére? A Microsoft Reactor eseményeket, képzéseket és közösségi erőforrásokat biztosít a fejlesztőknek, vállalkozóknak és startupoknak az AI-technológiákra és egyebekre való támaszkodásához. Csatlakozzon Ön is!
6 április, 2022 | 12:30 du. - 1:30 du. (UTC) Koordinált egyetemes idő
Téma: Adattudomány > Machine Learning
Nyelv: Angol
Machine learning models can often encapsulate unintentional bias that results in unfairness. With Fairlearn and Azure Machine Learning, you can detect and mitigate unfairness in your models. In this session you will learn about mitigating predictive disparity in a machine learning model.
The session will focus on Azure services and related products like Azure Machine Learning Service & Azure Machine Learning SDK.
What will you learn from the session:
a) How to evaluate machine learning models for fairness.
b) How to mitigate predictive disparity in a machine learning model.
Further Learning : https://aka.ms/AzMachineLearning
Speaker : Shivam Sharma
Speaker BIO- Shivam is an author, cloud architect, speaker, and Co-Founder at TechScalable. Being passionate about ever evolving technology he works on Azure, GCP, Machine Learning, Kubernetes & DevOps. He is also a Microsoft Certified Trainer. He architects’ solutions on Cloud as well on-premises using wide array of platforms/technologies.
Social Handle
LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/shivam-sharma-9828a536/
Twitter - https://twitter.com/ShivamSharma_TS
Facebook - https://www.facebook.com/TSshivamsharma/
Előadók
Az alábbi események önt is érdekelhetik. Mindenképpen látogasson el a A Reactor kezdőlapja az összes elérhető esemény megtekintéséhez.
Formátum:
Élő közvetítés
Téma: Adattudomány > Machine Learning
Nyelv: Angol
Formátum:
Élő közvetítés
Téma: Adattudomány > Machine Learning
Nyelv: Angol