fairness

엄선된 유익한 책임감 있는 머신러닝 리소스 목록입니다.

데이터셋과 머신러닝 모델을 위한 포괄적인 공정성 지표 세트, 이러한 지표에 대한 설명, 그리고 데이터셋과 모델의 편향을 완화하기 위한 알고리즘.

머신러닝 모델의 공정성을 평가하고 개선하기 위한 Python 패키지.

추천, 광고, 검색 분야의 산업계 고전 및 최신 논문 모음입니다.

컴퓨팅(Compute)의 탄소 배출량을 추적하고 환경에 미치는 영향을 줄이기 위한 방법을 권장합니다.

Responsible AI Toolbox는 AI 시스템을 더 잘 이해할 수 있도록 모델 및 데이터 탐색, 평가 사용자 인터페이스와 라이브러리를 제공하는 도구 모음입니다. 이러한 인터페이스와 라이브러리를 통해 개발자와 이해관계자는 AI를 더욱 책임감 있게 개발 및 모니터링하고, 데이터 기반의 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

탐색 및 설명을 위한 모델 독립형 언어 (moDel Agnostic Language for Exploration and eXplanation)

간결하고 조합 가능한 앱을 구축하기 위한 인터프리터 방식의 스택 기반 Go 가상 머신 Gno + 영구적인 코드와 공정한 오픈소스를 위한 블록체인 gno.land.

공정하게 리소스를 제공하기 위한 Go 라이브러리

편향성 감사 및 공정 ML 툴킷

해석 가능한 ML 모델 학습, ML 모델 설명, 그리고 정확도, 차별성, 보안을 위한 ML 모델 디버깅 기법 예제

연합 학습(Federated Learning)을 위한 실험용 플랫폼.