IBM выпустила инструментарии Trusted AI для снижения смещения в ML

Оставить комментарий
IBM выпустила инструментарии Trusted AI для снижения смещения в ML

IBM выпустила три опенсорсных инструментария на Python, которые позволяют уменьшить смещение в обучающих выборках и моделях машинного обучения, пишет Infoworld.

Инструменты, которые помогают повысить надёжность AI-систем, разработаны в рамках проекта Trusted AI. Исходный код всех трёх из них доступен на GitHub.

Инструментарий AI Explainability 360 содержит 8 алгоритмов, которые помогают лучше понять, как ML-модели предсказывают метки.

AI Fairness 360 включает 70 метрик для выявления смещений в датасетах и моделях, а также 10 алгоритмов для снижения этих смещений.

Adversarial Robustness Toolbox представляет собой Python-библиотеку, которая позволяет исследователям и разработчикам создавать средства защиты глубоких нейросетей от adversarial-атак.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Телеграм-бот.

А также подписывайтесь на наш Телеграм-канал.

Читайте также

Первый в мире AI-корабль закончил свой океанический рейс поломкой
Первый в мире AI-корабль закончил свой океанический рейс поломкой
Первый в мире AI-корабль закончил свой океанический рейс поломкой
«Яндекс» запустил «Балабобу»: нейросеть дописывает текст в разных стилях
«Яндекс» запустил «Балабобу»: нейросеть дописывает текст в разных стилях
«Яндекс» запустил «Балабобу»: нейросеть дописывает текст в разных стилях
4 комментария
Американские ученые научили ИИ делать видео из одной фотографии
Американские ученые научили ИИ делать видео из одной фотографии
Американские ученые научили ИИ делать видео из одной фотографии
Новый инструмент Facebook распознаёт дипфейки и вычисляет источник
Новый инструмент Facebook распознаёт дипфейки и вычисляет источник
Новый инструмент Facebook распознаёт дипфейки и вычисляет источник

Обсуждение

Комментариев пока нет.
Спасибо! 

Получать рассылки dev.by про белорусское ИТ

Что-то пошло не так. Попробуйте позже