Ajuda a proteger a Grande Barreira de Corais com TensorFlow em Kaggle Junte Desafio

Tutoriais de IA responsável com TensorFlow

O TensorFlow oferece uma variedade de ferramentas que você pode aplicar em seu fluxo de trabalho para desenvolver modelos de aprendizado de máquina com mais responsabilidade. Reveja os tutoriais aqui para começar a usar ferramentas para avaliação e correção da imparcialidade do modelo.

Avaliação de justiça

Uma introdução aos indicadores de imparcialidade em execução em um bloco de notas do Google Colab. Clique no Run no botão Google Colab para experimentar por si mesmo.
Aplicar Fairness Indicadores para avaliar métricas de justiça comumente usado em TF Hub texto Incorporação modelos usando o Civil Comentários Dataset .
Aplicar Fairness Indicadores para examinar as preocupações de equidade no COMPAS Dataset .

Correção e privacidade

Experimente o MinDiff, uma técnica de correção de modelo que pode melhorar o desempenho do modelo em métricas de imparcialidade comumente usadas.
Use o Modelo Cartão Toolkit com TFX para gerar Modelo Cartões .
Avalie a privacidade do seu modelo usando o Relatório de privacidade do TF.