Revisão sistemática da literatura sobre viés de género e aprendizagem máquina na segurança

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Malheiro, Luís Carlos Rodrigues
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Bessa, Fernando José da Conceição, Reis, João Carlos Gonçalves Dos, Saraiva, Luís Eduardo
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10437/14209
Resumo: O presente estudo foi desenvolvido com o propósito de: analisar os desafios da utilização de dados com viés de género para a aprendizagem da máquina na segurança. A procura das limitações da aprendizagem máquina e o debate sobre o contágio por via de dados desequilibrados na fase do treino, nomeadamente na dimensão do género, foi baseado no protocolo Prisma. Depois de serem definidas as palavras-chave a procurar e os critérios de exclusão, a densificação da análise das 39 investigações selecionadas foi promovida por via da utilização do VOSviewer, do Connected papers e do Treecloud. A conjugação das técnicas e procedimentos anteriores possibilitou concluir que: (1) os vieses cognitivos podem existir na aprendizagem máquina devido ao recurso a dados desequilibrados para treino; (2) proporcionar um treino com dados equilibrados (também sobre o género) a uma rede aumenta a sua resiliência; (3) é possível introduzir algoritmos com atributos gender sensitive para mitigar vieses na aprendizagem máquina; (4) existe um gap sobre investigações científicas relativamente a vieses de género no campo da segurança.
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