Razvoj gradnikov za analizo pristranosti v programu OrangeMervič, Žan (Avtor) Zupan, Blaž (Mentor) Toplak, Marko (Komentor) pristranostpravičnoststrojno učenjevizualno programiranjeOrangeUmetna inteligenca in strojno učenje se vse pogosteje uporabljata v procesih odločanja, kot so zaposlovanje, izrekanje kazni na sodiščih ali odobritev posojil. Ker te odločitve pomembno vplivajo na posameznike, modeli odločanja ne smejo biti pristrani do določenih demografskih skupin. V diplomski nalogi smo preizkusili uporabo različnih algoritmov odstranjevanja in odkrivanja pristranosti v podatkih in napovedih modelov. Rezultati kažejo, da so metode, ki smo jih preučevali za zmanjšanje pristranosti, učinkovite in relativno enostavne za uporabo. Glavni rezultat naloge je razširitev za okolje Orange, ki vključuje gradnike za obravnavanje pristranosti. Razvite gradnike lahko uporabljajo tudi posamezniki brez znanja programiranja. Razširitev je prosto dostopna na repozitoriju GitHub (programska koda) in v programskem okolju Orange. O implementaciji smo poročali tudi na spletnih straneh orodja Orange.20242024-09-06 10:50:00Diplomsko delo/naloga161046sl