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

IBM сокращает 10 тысяч сотрудников в Европе
IBM сокращает 10 тысяч сотрудников в Европе
IBM сокращает 10 тысяч сотрудников в Европе
2 комментария
12 YouTube-каналов, чтобы бесплатно учить Python
12 YouTube-каналов, чтобы бесплатно учить Python
12 YouTube-каналов, чтобы бесплатно учить Python
Появилась нейросеть, которая распознаёт сарказм
Появилась нейросеть, которая распознаёт сарказм
Появилась нейросеть, которая распознаёт сарказм
Стали известны 7 самых популярных у американских работодателей языков программирования
Стали известны 7 самых популярных у американских работодателей языков программирования
Стали известны 7 самых популярных у американских работодателей языков программирования

Обсуждение

Комментариев пока нет.
Спасибо! 

Получать рассылки dev.by про белорусское ИТ

Что-то пошло не так. Попробуйте позже