Call-for-Code-for-Racial-Justice / Call-for-Code-for-Racial-Justice/TakeTwo-DataScience
ML model to debias biased content
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 8
- Fork
- 8
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
### Background on the problem the feature will solve/improved user experience
People who use TakeTwo might not only want to detect racially biased content but receive help on how to debias their content.
### Describe the solution you'd like
Machine learning models that are able to debias content that is found to be racially biased.
### Tasks
- Confirm this is a real painpoint for others
- gather datasets
- experiments
- TBD
### Acceptance Criteria
Standards we believe this issue must reach to be considered complete and ready for a pull request. E.g precisely all the user should be able to do with this update, performance requirements, security requirements, etc as appropriate.
Guida per i contributori
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Direzione di ricerca
Non vengono indicati file, test o punti di ingresso. Inizia confermando il problema e definendo cosa dovrebbe significare “debias”, quindi individua dataset ed esperimenti adatti. L’issue è completata solo quando criteri di accettazione concreti descrivono il comportamento visibile all’utente e i requisiti di valutazione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, machine-learning
- Ambito
- data, machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 18/100