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IA responsable avec les tutoriels TensorFlow

TensorFlow fournit une variété d'outils que vous pouvez appliquer dans votre flux de travail pour développer des modèles d'apprentissage automatique de manière plus responsable. Consultez les didacticiels ici pour vous familiariser avec les outils d'évaluation et de correction de l'équité des modèles.

Évaluation de l'équité et remédiation

Une introduction aux indicateurs d'équité exécutés dans un bloc-notes Google Colab. Cliquez sur le bouton Exécuter dans Google Colab pour l'essayer vous-même.
Appliquez des indicateurs d'équité pour évaluer les mesures d'équité couramment utilisées dans les modèles d'intégration de texte TF Hub à l'aide du jeu de données Civil Comments .
Essayez MinDiff, une technique de correction de modèle qui peut améliorer les performances du modèle dans les métriques d'équité couramment utilisées.

Vidéos et blog

En savoir plus sur l'IA responsable avec TensorFlow sur le blog TensorFlow et sur YouTube!