TensorFlowチュートリアルを使用した責任あるAI
TensorFlowは、ワークフローに適用して機械学習モデルをより責任を持って開発できるさまざまなツールを提供します。ここでチュートリアルを確認して、モデルの公平性の評価と修正のためのツールを使い始めてください。
公平性の評価と改善
公平性指標の概要
GoogleColabノートブックで実行されている公平性インジケーターの概要。 [ Google Colabで実行]ボタンをクリックして、自分で試してみてください。TFハブテキスト埋め込みを使用した公平性インジケーター
公平性指標を適用して、 Civil CommentsDatasetを使用してTFハブテキスト埋め込みモデルで一般的に使用される公平性メトリックを評価します。MinDiffをKerasで使用する
MinDiffを試してください。これは、一般的に使用される公平性メトリック全体でモデルのパフォーマンスを向上させることができるモデル修復手法です。ビデオとブログ
TensorFlowブログとYouTubeで、TensorFlowを使用したResponsibleAIの詳細をご覧ください。
TensorFlowによる責任あるAI
TF Dev Summit 2020
TensorFlowの公平性インジケーター
TF Dev Summit 2020
MinDiffを適用してモデルの公平性を向上させる
TensorFlowブログ