fairness

Danh sách tổng hợp các tài nguyên học máy có trách nhiệm tuyệt vời.

Bộ chỉ số công bằng toàn diện cho các tập dữ liệu và mô hình học máy, giải thích về các chỉ số này, cùng các thuật toán giảm thiểu thiên vị trong tập dữ liệu và mô hình.

Gói Python để đánh giá và cải thiện tính công bằng của các mô hình machine learning.

Bộ sưu tập các bài báo kinh điển trong ngành và tiên tiến nhất trong lĩnh vực khuyến nghị/quảng cáo/tìm kiếm.

Theo dõi lượng khí thải từ hoạt động điện toán và đề xuất các cách giảm thiểu tác động của chúng đối với môi trường.

Responsible AI Toolbox là bộ công cụ cung cấp giao diện người dùng và thư viện để khám phá và đánh giá mô hình cũng như dữ liệu, giúp hiểu rõ hơn về các hệ thống AI. Các giao diện và thư viện này trao quyền cho các nhà phát triển và các bên liên quan phát triển và giám sát AI có trách nhiệm hơn, đồng thời đưa ra các hành động dựa trên dữ liệu tốt hơn.

Ngôn ngữ bất khả tri về mô hình để khám phá và giải thích.

Gno: Một máy ảo Go dựa trên ngăn xếp, được thông dịch để xây dựng các ứng dụng ngắn gọn và có khả năng kết hợp + gno.land: một blockchain dành cho mã nguồn vĩnh cửu và mã nguồn mở công bằng.

Một thư viện Go để phục vụ tài nguyên một cách công bằng

Bộ công cụ kiểm định thiên kiến và học máy công bằng

Các ví dụ về kỹ thuật huấn luyện mô hình ML có thể giải thích, giải thích mô hình ML và gỡ lỗi mô hình ML về độ chính xác, phân biệt đối xử và bảo mật.

Nền tảng thử nghiệm cho học máy liên kết (federated learning).