Preconceito em algoritmos de aprendizagem de máquina e suas bases de treinamento: uma revisão sistemática de literatura

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dc.contributor.advisorCoelho, Orlando B.
dc.contributor.authorPeres, Ighor Eduardo V.
dc.contributor.authorFarias, Karen A.
dc.contributor.authorManuguerra, Luca S.
dc.date.accessioned2022-12-09T12:36:10Z
dc.date.available2022-12-09T12:36:10Z
dc.date.issued2021-12-08
dc.description.abstractO presente artigo apresenta o resultado de uma revisão sistemática de literatura com tema nos diversos tipos de preconceito existentes nos algoritmos de aprendizagem de máquina e nas bases de treinamento utilizadas pelos algoritmos. Preconceitos esses que estão presentes na sociedade e que refletem nos algoritmos e nas bases de dados e demais serviços que utilizam esta tecnologia. Após elencarmos os tipos de preconceito abordados neste contexto, descrevemos os processos que fazem com que os preconceitos sejam inseridos nos sistemas, seja via algoritmos ou bases de treinamento, nos mais diversos cenários, e, finalmente, apontamos as principais consequências negativas que a incorporação desses preconceitos em sistemas de aprendizagem de máquina gera e os tipos de aplicações e áreas da sociedade mais afetados. Por fim, identificamos qual a relevância desses resultados na sociedade moderna e quais as metodologias ou técnicas que estão sendo propostas para combater o preconceito nos sistemas.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31068
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectalgoritmos de aprendizagempt_BR
dc.titlePreconceito em algoritmos de aprendizagem de máquina e suas bases de treinamento: uma revisão sistemática de literaturapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
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