IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Falta de consentimiento: Cuándo no usar reconocimiento facial Introducción El uso responsable del reconocimiento facial es crucial para garantizar la privacidad y los derechos de las personas. Sin embargo, existen circunstancias en las que …
Decisiones automatizadas críticas Introducción La automatización de decisiones mediante sistemas de reconocimiento facial puede ser extremadamente valiosa para mejorar la eficiencia y precisión en diversas aplicaciones. Sin embargo, estas d…
Vigilancia masiva Introducción La vigilancia masiva mediante reconocimiento facial es una práctica que ha ganado popularidad en diversos sectores, desde la seguridad pública hasta la privacidad personal. Sin embargo, esta técnica puede tene…
Transparencia del sistema Introducción La transparencia es un componente crucial en la implementación responsable de sistemas de reconocimiento facial. No solo mejora la confiabilidad y precisión del modelo, sino que también fomenta una mej…
Evaluación por subgrupos: Mitigando sesgos en sistemas de reconocimiento facial Introducción En el ámbito del reconocimiento facial, los sesgos algorítmicos son un problema crítico que puede llevar a discriminación y malentendidos. Estos se…
Datasets balanceados Introducción El uso de datasets balanceados es fundamental para mitigar los sesgos algorítmicos en sistemas de reconocimiento facial. Los datos desequilibrados pueden llevar a modelos que funcionan bien con ciertas pobl…
Evidencia empírica: Comprobando los sesgos en reconocimiento facial Introducción El reconocimiento facial es una tecnología que ha ganado popularidad en diversas industrias, desde la seguridad hasta la biometría. Sin embargo, a pesar de su …
Origen del sesgo Introducción El reconocimiento facial, como cualquier otra tecnología avanzada de inteligencia artificial (IA), no está exenta de sesgos. Estos sesgos pueden surgir por diversas razones y pueden tener un impacto significati…