Resumo: A motivação para este trabalho é decorrente de estudos recentes acerca de uma área denominada Human-Centered Machine Learning (HCML), que de acordo com Stevie Chancellor, “HCML foca nos impactos em indivíduos, comunidades e na sociedade, tornado explícito pelas suas contribuições para domínios centrados no humano, além de desafios e objetivos auto-declarados dentro desses artigos”. Algumas pesquisas em HCML buscam entender o efeito de viés em bancos de dados e em algoritmos, suas consequências para o resultado de estudos e o impacto deles na sociedade, além de entender como alguns algoritmos de aprendizado de máquina podem, por design, contribuir para a perpetuação de estigmas sociais.
Sobre o Dataset: FairFace é dataset de faces humanas que busca atingir maior igualdade entre gênero e raças, na tentativa de reduzir a possibilidade de um eventual viés nos resultados de uma classificação vir dos dados.
Baixar do GitHub: https://github.com/EwertonDCSilv/emotion_faces \