Call-for-Code-for-Racial-Justice / Call-for-Code-for-Racial-Justice/TakeTwo-DataScience
ML model to debias biased content
- Linguagem predominante
- Jupyter Notebook
- Estrelas
- 8
- Forks
- 8
- Métricas de merge de PRs
- Nenhum PR com merge em 30d
Descrição
### 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.
Guia de contribuição
Direção de pesquisa
Nenhum arquivo, teste ou ponto de entrada é especificado. Comece confirmando o problema e definindo o que “debias” deve significar; em seguida, identifique conjuntos de dados e experimentos adequados. A issue só estará concluída quando critérios de aceitação concretos descreverem o comportamento visível para o usuário e os requisitos de avaliação.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- jupyter-notebook, machine-learning
- Domínio
- data, machine-learning
- Tipo de issue
- Funcionalidade
- Dificuldade
- 5/5
- Tempo estimado
- Mais de uma semana
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Precisa de esclarecimento
- Facilidade para iniciantes
- 18/100