# Önyargı ve Adillik

## 🎯 TL;DR
Önyargı ve adillik, makine öğrenimi modellerinin ayrımcı veya çarpık sonuçlar üretmemesini sağlamak için ortaya çıkan zorlukları ifade eder. Önyargı, dengesiz eğitim verisi, hatalı varsayımlar veya önyargılı algoritmalar nedeniyle ortaya çıkabilir. Adillik, bu sorunları tespit etmek, hafifletmek ve önlemek için teknikler geliştirmeyi amaçlar.

## 📚 Anahtar Kavramlar
- **Bias** → Önyargı (eğitim verisi veya algoritmaların önyargılı olması)
- **Fairness** → Adillik (makine öğrenimi modellerinde ayrımcılığın önlenmesi)
- **Discriminatory outcomes** → Ayrımcı sonuçlar (önyargılı sonuçların ortaya çıkması)
- **Imbalanced training data** → Dengesiz eğitim verisi (eğitim verisinin belirli grupları temsil etmemesi)
- **Flawed assumptions** → Hatalı varsayımlar (yanlış varsayımların modellere yansıyarak önyargıya neden olması)

## 🔍 Detay (Orijinal İngilizce)
Bias and fairness in AI refer to the challenges of ensuring that machine learning models do not produce discriminatory or skewed outcomes. Bias can arise from imbalanced training data, flawed assumptions, or biased algorithms, leading to unfair treatment of certain groups based on race, gender, or other factors. Fairness aims to address these issues by developing techniques to detect, mitigate, and prevent biases in AI systems. Ensuring fairness involves improving data diversity, applying fairness constraints during model training, and continuously monitoring models in production to avoid unintended consequences, promoting ethical and equitable AI use.

## 🔗 Daha Detay İstersen
roadmap.sh ekibinin seçtiği kaynaklar:
- 📖 [Önyargı ve Adillik Hakkında](https://hbr.org/2019/10/what-do-we-do-about-the-biases-in-ai) — Önyargı ve adillik hakkında makale
- 📖 [AI Önyargısı - Nedir ve Nasıl Önlenir?](https://levity.ai/blog/ai-bias-how-to-avoid) — AI önyargısı ve önleme yöntemleri
- 📖 [Adillik, Önyargı ve Ayrımcılık Hakkında](https://ico.org.uk/for-organisations/uk-gdpr-guidance-and-resources/artificial-intelligence/guidance-on-ai-and-data-protection/how-do-we-ensure-fairness-in-ai/what-about-fairness-bias-and-discrimination/) — Adillik, önyargı ve ayrımcılık konularına ilişkin rehber