TensorFlow 튜토리얼을 사용한 책임감 있는 AI

TensorFlow는 기계 학습 모델을 보다 책임감 있게 개발하기 위해 워크플로에 적용할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 여기에서 튜토리얼을 검토하여 모델 공정성 평가 및 수정을 위한 도구를 시작하십시오.

공정성 평가

Google Colab 노트북에서 실행되는 공정성 지표를 소개합니다. 그것을 자신을 시도하는 구글 Colab 버튼에서 실행을 클릭합니다.
사용 TF 허브 텍스트 임베딩 모델에서 일반적으로 사용 공정성 메트릭 평가 공정성 지표를 적용 남북를 데이터 집합 댓글 .
의 공정성 문제 조사 공정성 지표를 적용 COMPAS 데이터 집합 .

교정 및 개인정보 보호

일반적으로 사용되는 공정성 메트릭에서 모델 성능을 향상시킬 수 있는 모델 수정 기법인 MinDiff를 사용해 보십시오.
생성 TFX와 모델 카드 툴킷을 사용하여 모델 카드 .
TF 개인 정보 보고서를 사용하여 모델의 개인 정보를 평가하십시오.

비디오 및 블로그

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