fairness

Una lista seleccionada de recursos increíbles sobre machine learning responsable.

Un conjunto completo de métricas de equidad para conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático, explicaciones de estas métricas y algoritmos para mitigar el sesgo en conjuntos de datos y modelos.

Un paquete de Python para evaluar y mejorar la equidad de los modelos de aprendizaje automático.

Una colección de artículos clásicos de la industria y de vanguardia en el campo de la recomendación, publicidad y búsqueda.

Rastrear las emisiones del cómputo y recomendar formas de reducir su impacto en el medio ambiente.

Responsible AI Toolbox es un conjunto de herramientas que proporciona interfaces de usuario y bibliotecas para la exploración y evaluación de modelos y datos, permitiendo una mejor comprensión de los sistemas de IA. Estas interfaces y bibliotecas permiten a los desarrolladores y partes interesadas de los sistemas de IA desarrollar y supervisar la IA de forma más responsable, tomando mejores decisiones basadas en datos.

Lenguaje agnóstico de modelo para exploración y explicación

Gno: Una máquina virtual de Go interpretada basada en pila para construir aplicaciones concisas y componibles + gno.land: una blockchain para código atemporal y código abierto justo.

Una biblioteca de Go para servir recursos de manera equitativa

Kit de herramientas para auditoría de sesgos y aprendizaje automático justo (Fair ML)

Ejemplos de técnicas para entrenar, explicar y depurar modelos de ML en cuanto a precisión, discriminación y seguridad.

Una plataforma experimental para aprendizaje federado.