Özet
Makine öğrenimi modellerindeki önyargıyı nasıl ortadan kaldırır ve tahminlerin adil olmasını nasıl sağlarsınız? Önyargı azaltma çözümünün uygulanabileceği üç aşama nelerdir? Bu kod modeli, tahmine dayalı modellerin sonuçlarını kullanarak bilinçli kararlar vermenize yardımcı olmak için bu soruları yanıtlar.
Bu kod modeliyle ilgili sorularınız varsa onlara sorun veya ilgili bölümde yanıtları arayın. forum.
Açıklama
Verilerde ve makine öğrenimi algoritmalarında adalet, güvenli ve sorumlu yapay zeka sistemleri oluşturmak için kritik öneme sahiptir. Doğruluk, bir makine öğrenimi modelinin doğruluğunu değerlendirmeye yönelik bir ölçüm olsa da adalet, modeli gerçek dünyadaki bir durumda dağıtmanın pratik sonuçlarını anlamanız için bir yol sunar.
Bu kod modelinde, bir kişinin şeker hastalığına yatkın olup olmadığını tahmin etmek için bir şeker hastalığı veri seti kullanırsınız. Verileri oluşturmak, önyargı azaltma algoritmasını uygulamak ve ardından sonuçları analiz etmek için IBM Watson® Studio, IBM Cloud Object Storage ve AI Fairness 360 Toolkit'i kullanacaksınız.
Bu kod şablonunu tamamladıktan sonra, aşağıdakilerin nasıl yapılacağını anlarsınız:
- Watson Studio kullanarak bir proje oluşturun
- AI Fairness 360 Toolkit'i kullanın
akış
- Spark tarafından desteklenen IBM Watson Studio'da oturum açın, IBM Cloud Object Storage'ı başlatın ve bir proje oluşturun.
- .Csv veri dosyasını IBM Cloud Object Storage'a yükleyin.
- Veri dosyasını Watson Studio not defterine yükleyin.
- AI Fairness 360 Toolkit'i Watson Studio dizüstü bilgisayarına yükleyin.
- Ön işleme, işleme içi ve işleme sonrası aşamalarda önyargı azaltma algoritmasını uyguladıktan sonra sonuçları analiz edin.
talimatlar
Bu model için ayrıntılı adımları beni oku dosya. Adımlar size şunları nasıl yapacağınızı gösterecektir:
- IBM Cloud ile bir hesap oluşturun.
- Yeni bir Watson Studio projesi oluşturun.
- Veri ekle.
- Defteri oluşturun.
- Verileri DataFrame olarak ekleyin.
- Dizüstü bilgisayarı çalıştırın.
- Sonuçları analiz edin.
Bu kod deseni, AI 360 Araç Seti: AI modellerinin açıklaması Paydaşların ve geliştiricilerin yapay zeka modeli yaşam döngüsünü tamamen anlamalarına ve bilinçli kararlar almalarına yardımcı olan vaka serisini kullanın.
Kaynak: https://developer.ibm.com/patterns/identify-and-remove-bias-from-ai-models/