dssg/mlforpublicpolicylab
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वास्तविक दुनिया की सार्वजनिक नीति चुनौतियों को हल करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने हेतु एक व्यापक शैक्षिक संसाधन।
mlforpublicpolicylab रिपॉजिटरी शैक्षिक सामग्रियों का एक क्यूरेटेड संग्रह है जिसे उच्च-स्तरीय सार्वजनिक क्षेत्र के वातावरण में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग को सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मानक ML पाठ्यक्रमों के विपरीत, जो केवल पूर्वानुमानित सटीकता पर ध्यान केंद्रित करते हैं, यह लैब सरकार और सामाजिक सेवाओं में AI को तैनात करने की नैतिक, व्यावहारिक और प्रक्रियात्मक बारीकियों पर जोर देती है। पाठ्यक्रम में डेटा साइंस प्रोजेक्ट की पूरी पाइपलाइन शामिल है, जिसमें समस्या का निर्माण, डेटा ऑडिटिंग, मॉडल मूल्यांकन और नीति कार्यान्वयन शामिल है। मुख्य विषयों में एल्गोरिथम निर्णय लेने में निष्पक्षता, सार्वजनिक क्षेत्र के जटिल डेटासेट को संभालना और गैर-तकनीकी हितधारकों के लिए मॉडल आउटपुट की व्याख्या करना शामिल है। जुपिटर नोटबुक का उपयोग करके, यह रिपॉजिटरी वास्तविक दुनिया के केस स्टडीज के साथ व्यावहारिक अनुभव प्रदान करती है, जो छात्रों को अपने मॉडल के सामाजिक प्रभाव पर विचार करने के लिए प्रोत्साहित करती है। यह उन लोगों के लिए एक आवश्यक संसाधन है जो कठोर, पारदर्शी और जिम्मेदार डेटा साइंस प्रथाओं के माध्यम से सार्वजनिक स्वास्थ्य, शिक्षा और सामाजिक समानता में सुधार के लिए तकनीकी कौशल का उपयोग करना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─CMU-क्यूरेटेड नीति पाठ्यक्रम
- ├─नैतिक ML पर विशेष ध्यान
- └─वास्तविक सामाजिक प्रभाव केस स्टडीज
🎯के लिए
- ├─डेटा वैज्ञानिक
- ├─सार्वजनिक नीति शोधकर्ता
- └─सामाजिक प्रभाव पेशेवर