From 8b676e321fb5dfd629f716e43bacf954f3e6221a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Izael Date: Wed, 13 Oct 2021 16:32:46 -0300 Subject: [PATCH] Fixed a translation of a word on Ethics --- 1-Introduction/02-ethics/translations/RAEDME.pt-br.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/1-Introduction/02-ethics/translations/RAEDME.pt-br.md b/1-Introduction/02-ethics/translations/RAEDME.pt-br.md index ec921d8..08bf7e5 100644 --- a/1-Introduction/02-ethics/translations/RAEDME.pt-br.md +++ b/1-Introduction/02-ethics/translations/RAEDME.pt-br.md @@ -12,7 +12,7 @@ Tendências do mercado nos mostram que até 2022, 1 em 3 grandes organizações Tendências também indicam que nós vamos criar e consumir mais de [180 zettabytes](https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created/) de dados em 2025. Como **Cientistas de Dados**, isso nos dará níveis de acesso sem precedentes à dados pessoais. Isso significa que poderemos construir perfis comportamentais dos usuário e influenciar tomadas de decisão de uma forma que crie a [ilusão da livre escolha](https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/the-illusion-of-choice) enquanto potencialmente direcionando os usuários na direção do resultado que nós preferimos. Isso também levanta questões mais amplas sobre privacidade dos dados e proteção dos usuários. -Ética dos dados é agora um _guarda-corpos necessário_ para ciẽncia de dados e engenharia, nos ajudando a minimizar potenciais danos e consequências não intencionas das nossas ações realizadas com base em dados. O [Gartner Hype Cycle for AI](https://www.gartner.com/smarterwithgartner/2-megatrends-dominate-the-gartner-hype-cycle-for-artificial-intelligence-2020/) identifica tendências relevantes ná ética digital, IAs responsáveis, e governanças de IA como principais impulsionadores para grandes mega tendências sobre _democratização_ e _industrialização_ da IA. +Ética dos dados é agora uma _proteção necessário_ para ciẽncia de dados e engenharia, nos ajudando a minimizar potenciais danos e consequências não intencionas das nossas ações realizadas com base em dados. O [Gartner Hype Cycle for AI](https://www.gartner.com/smarterwithgartner/2-megatrends-dominate-the-gartner-hype-cycle-for-artificial-intelligence-2020/) identifica tendências relevantes ná ética digital, IAs responsáveis, e governanças de IA como principais impulsionadores para grandes mega tendências sobre _democratização_ e _industrialização_ da IA. ![Gartner's Hype Cycle for AI - 2020](https://images-cdn.newscred.com/Zz1mOWJhNzlkNDA2ZTMxMWViYjRiOGFiM2IyMjQ1YmMwZQ==) @@ -124,7 +124,7 @@ Questões a se explorar aqui são: #### 2.6 Viéses dos Datasets -Dataset ou [Viéses da Coleção](http://researcharticles.com/index.php/bias-in-data-collection-in-research/) é sobre selecionar um subset de dados _não representativos_ para o desenvolvimento de um algoritmo, criando potenciais injustiças nos resultados para grupos diversos. Os tipos de viéses incluem seleção ou viés da amostra, viés voluntário, e viés do instrumento. +[Viéses da Coleção ou do Dataset](http://researcharticles.com/index.php/bias-in-data-collection-in-research/) é sobre selecionar um subset de dados _não representativos_ para o desenvolvimento de um algoritmo, criando potenciais injustiças nos resultados para grupos diversos. Os tipos de viéses incluem seleção ou viés da amostra, viés voluntário, e viés do instrumento. Questões a se explorar aqui são: * Recrutamos um conjunto representativo de titulares de dados?