AI 公平性 360 工具包

描述

AI 公平性 360 是一个可扩展的开源工具包，作为 LF AI 孵化项目的一部分开发。它旨在帮助用户理解和减轻机器学习模型中的偏见，贯穿整个 AI 应用生命周期。该工具包旨在将算法研究转化为在金融、人力资本管理、医疗保健和教育等多个领域的实际应用。AI 公平性 360 同时支持 Python 和 R，使其对广泛的用户群体可用。

该工具包包括十种由研究社区开发的最先进的偏见减轻算法。这些算法，如优化预处理、重加权、对抗去偏和拒绝选项分类，帮助用户解决模型中的各种偏见问题。此外，AI 公平性 360 提供超过七十种公平性指标，包括统计平等差异、平等机会差异和不同影响，以量化个体和群体的公平性。

AI 公平性 360 为工业应用提供了教程，演示了信用评分和医疗支出等用例。这些教程为数据科学家提供了更深入的工具包能力介绍。用户可以访问演示、视频、论文和教程，以开始使用 AI 公平性 360。

该工具包的开发托管在 GitHub 上，鼓励用户为其发展做出贡献。AI 公平性 360 还维护邮件列表，用于公告、技术讨论和治理，促进围绕其使用和发展的社区。

AI 公平性 360 工具包的核心功能

• 开源工具包

• 偏见减轻算法

• 公平性指标

• 支持 Python 和 R

• 工业应用教程

• 社区参与

• GitHub 开发

• 讨论邮件列表

如何使用 AI 公平性 360 工具包？

1. 1

   探索：阅读论文和教程

2. 2

   尝试：使用演示和视频

3. 3

   贡献：加入 GitHub 社区

4. 4

   参与：参加邮件列表

AI 公平性 360 工具包的使用案例

• 信用评分
• 医疗支出
• 人力资本管理
• 教育
• 金融

AI 公平性 360 工具包的常见问题

• 什么是 AI 公平性 360？

  AI 公平性 360 是一个开源工具包，旨在帮助用户检查、报告和减轻机器学习模型中的偏见。

• AI 公平性 360 支持哪些编程语言？

  AI 公平性 360 同时支持 Python 和 R。

• AI 公平性 360 包含哪些类型的算法？

  它包括优化预处理、重加权、对抗去偏和拒绝选项分类等算法。

• AI 公平性 360 提供多少种公平性指标？

  AI 公平性 360 提供超过七十种公平性指标。

• AI 公平性 360 的一些用例是什么？

  用例包括信用评分和医疗支出。

• 我在哪里可以找到 AI 公平性 360 的开发资源？

  开发资源可在 GitHub 上找到。

• 我如何与 AI 公平性 360 社区互动？

  您可以加入邮件列表以获取公告、技术讨论和治理。

• 谁将 AI 公平性 360 移至 LF AI？

  IBM 于 2020 年 7 月将 AI 公平性 360 移至 LF AI。