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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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Impact Disparate

Medida estatística que quantifica o impacto diferencial de uma decisão algorítmica em grupos protegidos, calculada como a razão entre as taxas de seleção de grupos desfavorecidos e favorecidos.

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Diferença de Paridade Estatística

Métrica que avalia a diferença entre as probabilidades de previsão positiva para diferentes grupos demográficos, visando alcançar uma paridade estatística perfeita quando a diferença é nula.

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Diferença de Oportunidade Igual

Indicador que mede a diferença nas taxas de verdadeiros positivos entre os grupos, garantindo que indivíduos qualificados tenham chances iguais de serem corretamente identificados independentemente de sua afiliação grupal.

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Diferença de Odds Médias

Métrica que combina as diferenças nas taxas de verdadeiros positivos e falsos positivos entre grupos para avaliar a equidade global das previsões classificatórias.

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Índice de Theil

Medida de desigualdade baseada na teoria da informação que quantifica a divergência entre a distribuição das previsões e uma distribuição perfeitamente equitativa, sensível a vieses sistêmicos.

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Divergência Jensen-Shannon

Métrica simétrica que mede a dissimilaridade entre as distribuições de previsões para diferentes grupos, utilizada para detectar discriminações algorítmicas sutis.

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Equidade Contrafactual

Princípio de equidade que exige que a previsão para um indivíduo permaneça inalterada se seus atributos protegidos fossem modificados contrafactualmente, avaliado por testes de sensibilidade.

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Métrica de Equidade Individual

Medida que garante que indivíduos semelhantes, de acordo com características relevantes, recebam tratamentos algorítmicos equivalentes, quantificada por distâncias métricas apropriadas.

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Métrica de Equidade de Grupo

Conjunto de indicadores estatísticos que avaliam a equidade ao nível das populações demográficas, em vez de ao nível individual, incluindo paridade demográfica e odds equalizados.

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Paridade Demográfica

Princípio de equidade que exige que as taxas de previsão positiva sejam idênticas entre diferentes grupos demográficos, independentemente das características individuais reais.

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Odds Equalizados

Condição de equidade estrita que exige a igualdade das taxas de verdadeiros positivos e de falsos positivos entre todos os grupos, garantindo um desempenho preditivo uniforme.

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Diferença de Calibração

Métrica que quantifica os desvios de calibração entre grupos, medindo se as pontuações de probabilidade previstas correspondem às frequências reais para cada subpopulação.

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Disparidade da Taxa de Falsos Positivos

Indicador que mede a desigualdade das taxas de falsos positivos entre grupos, crucial para avaliar discriminações em sistemas de classificação binária.

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Disparidade da Taxa de Falsos Negativos

Métrica que quantifica as diferenças nas taxas de falsos negativos entre populações, essencial para detetar sub-representações sistémicas em previsões positivas.

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Diferença da Taxa de Seleção

Medida simples de disparidade que calcula a diferença absoluta entre as taxas de seleção dos grupos, utilizada como primeiro indicador de potencial discriminação.

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Viés de Informação Mútua

Quantificação da dependência entre os atributos protegidos e as previsões do modelo, utilizando a teoria da informação para detetar correlações discriminatórias.

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Teste de Kolmogorov-Smirnov para Equidade

Teste estatístico não paramétrico que compara as distribuições dos scores de previsão entre grupos para identificar discriminações algorítmicas significativas.

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Distância de Wasserstein para Equidade

Métrica de distância que mede o esforço mínimo para transformar a distribuição das previsões de um grupo na de outro, quantificando a iniquidade global.

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Métrica de Viés Baseada em Entropia

Indicador que utiliza a entropia para medir a incerteza e a diversidade das previsões, detectando vieses através da análise da distribuição das saídas.

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Score de Consistência

Métrica de equidade individual que avalia a consistência das previsões para indivíduos semelhantes, medida pela correlação entre as previsões e as similaridades das características.

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