TensorFlow 튜토리얼을 통한 책임감 있는 AI
TensorFlow는 머신러닝 모델을 더 책임감 있게 개발하기 위해 워크플로에 적용할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 모델 공정성 평가 및 수정을 위한 도구 사용을 시작하려면 다음의 튜토리얼을 검토해 보세요.
공정성 평가 및 수정
공정성 지표 소개
Google Colab 메모장에서 실행되는 공정성 지표에 관한 소개입니다. Google Colab에서 실행 버튼을 클릭하여 직접 시험해 보세요.TF Hub 텍스트 임베딩을 사용한 공정성 지표
공정성 지표를 적용하여 Civil Comments 데이터 세트를 사용한 TF Hub 텍스트 임베딩 모델에서 일반적으로 사용되는 공정성 측정항목을 평가합니다.Keras로 MinDiff 사용
일반적으로 사용되는 공정성 측정항목을 통해 모델 성능을 향상할 수 있는 모델 수정 기법인 MinDiff를 사용해 보세요.동영상 및 블로그
TensorFlow 블로그와 YouTube에서 TensorFlow를 사용한 책임감 있는 AI에 관해 자세히 알아보세요.
TensorFlow를 사용한 책임감 있는 AI
TF Dev Summit 2020
TensorFlow의 공정성 지표
TF Dev Summit 2020
MinDiff를 적용하여 모델 공정성 향상하기
TensorFlow 블로그