Resumo
Como você remove o preconceito dos modelos de aprendizado de máquina e garante que as previsões sejam justas? Quais são os três estágios nos quais a solução de mitigação de viés pode ser aplicada? Este padrão de código responde a essas perguntas para ajudá-lo a tomar decisões informadas, consumindo os resultados dos modelos preditivos.
Se você tiver dúvidas sobre esse padrão de código, pergunte ou procure as respostas nos links associados. fórum.
Descrição
Equidade em dados e algoritmos de aprendizado de máquina é fundamental para construir sistemas de IA seguros e responsáveis. Embora a precisão seja uma métrica para avaliar a precisão de um modelo de aprendizado de máquina, a justiça oferece uma maneira de compreender as implicações práticas da implantação do modelo em uma situação do mundo real.
Neste padrão de código, você usa um conjunto de dados de diabetes para prever se uma pessoa está propensa a ter diabetes. Você usará o IBM Watson® Studio, o IBM Cloud Object Storage e o AI Fairness 360 Toolkit para criar os dados, aplicar o algoritmo de mitigação de polarização e, em seguida, analisar os resultados.
Depois de completar este padrão de código, você entenderá como:
- Crie um projeto usando o Watson Studio
- Use o AI Fairness 360 Toolkit
Fluxo
- Efetue login no IBM Watson Studio desenvolvido com Spark, inicie o IBM Cloud Object Storage e crie um projeto.
- Faça upload do arquivo de dados .csv para o IBM Cloud Object Storage.
- Carregue o arquivo de dados no bloco de notas do Watson Studio.
- Instale o AI Fairness 360 Toolkit no notebook Watson Studio.
- Analise os resultados depois de aplicar o algoritmo de mitigação de viés durante os estágios de pré-processamento, processamento e pós-processamento.
Instruções
Encontre as etapas detalhadas para esse padrão no readme Arquivo. As etapas mostrarão como:
- Crie uma conta com IBM Cloud.
- Crie um novo projeto do Watson Studio.
- Adicione dados.
- Crie o bloco de notas.
- Insira os dados como DataFrame.
- Execute o notebook.
- Analise os resultados.
Este padrão de código é parte do O kit de ferramentas AI 360: modelos de AI explicados série de casos de uso, que ajuda as partes interessadas e desenvolvedores a entender completamente o ciclo de vida do modelo de IA e ajudá-los a tomar decisões informadas.
Fonte: https://developer.ibm.com/patterns/identify-and-remove-bias-from-ai-models/
- Conta
- AI
- algoritmo
- algoritmos
- corpo
- Prédio
- Na nuvem
- código
- conteúdo
- dados,
- conjunto de dados
- desenvolvedores
- Diabetes
- feira
- fluxo
- Como funciona o dobrador de carta de canal
- Como Negociar
- HTTPS
- IBM
- IBM Cloud
- IBM Watson
- identificar
- aprendizagem
- aprendizado de máquina
- modelo
- Armazenamento de objetos
- padrão
- Previsões
- projeto
- Resultados
- seguro
- Série
- conjunto
- armazenamento
- sistemas
- Watson
- Estúdio Watson