AI responsabile con i tutorial di TensorFlow
TensorFlow offre una varietà di strumenti che puoi applicare nel tuo flusso di lavoro per sviluppare modelli di machine learning in modo più responsabile. Consulta i tutorial qui per iniziare con gli strumenti per la valutazione e la correzione dell'equità del modello.
Valutazione dell'equità
Introduzione agli indicatori di equità
Un'introduzione agli indicatori di correttezza in esecuzione in un blocco note di Google Colab. Fare clic sul pulsante Google Esegui nel Colab per provare voi stessi.Indicatori di correttezza con TF Hub Text Embedding
Applicare Equità indicatori per valutare i parametri di equità comunemente usato in TF Hub testo Incorporare modelli che utilizzano il Civile Commenti Dataset .Indicatori di equità Caso di studio del lignaggio
Applicare Equità indicatori per esaminare le preoccupazioni correttezza nella COMPAS Dataset .Riparazione e privacy
Usa MinDiff con Keras
Prova MinDiff, una tecnica di correzione del modello che può migliorare le prestazioni del modello attraverso le metriche di equità comunemente utilizzate.Genera schede modello con TFX
Utilizzare il modello di scheda Toolkit con TFX per generare Modello Cards .Genera rapporti sulla privacy
Valuta la privacy del tuo modello utilizzando il rapporto sulla privacy di TF.Video e blog
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AI responsabile con TensorFlow
Vertice degli sviluppatori di TF 2020
Indicatori di correttezza per TensorFlow
Vertice degli sviluppatori di TF 2020
Applicazione di MinDiff per migliorare l'equità del modello
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