TensorFlow を使用した責任ある AI のためのチュートリアル
TensorFlow にはさまざまなツールが用意されており、それらをワークフローに適用することで、機械学習モデルをより責任を持って開発できるようになります。モデルの公平性を評価、改善するためのツールのスタートガイドとして、ここに紹介するチュートリアルをご活用ください。
公平性の評価と改善
公平性インジケーターの概要
Google Colab ノートブックで実行する公平性インジケーターの概要説明です。自分で試す場合は、[Google Colab で実行] ボタンをクリックしてください。公平性インジケーターと TF Hub テキスト埋め込み
公平性インジケーターを適用し、Civil Comments データセットを使用する TF Hub テキスト埋め込みモデルで、広く使用される公平性指標を評価します。Keras による MinDiff の使用
MinDiff をお試しください。一般的に使用される公平性指標全般にわたってモデルのパフォーマンスを改善できるモデル改善手法です。動画とブログ
TensorFlow ブログと YouTube で、TensorFlow を使用した責任ある AI の詳細をご覧ください。
TensorFlow を使用した責任ある AI
TF Dev Summit 2020
TensorFlow 用の公平性インジケーター
TF Dev Summit 2020
MinDiff 適用によるモデルの公平性の改善
TensorFlow ブログ