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.
Explore les critères de performance dans l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la précision, le rappel et la spécificité dans l'évaluation des modèles.
Explore l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de mesures de sortie, de bootstrap et de performance comme le rappel et la précision.
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'efficacité de la table de hachage, les fonctions totales dans la modélisation de code et les relations bien fondées pour la terminaison des fonctions récursives.
