Реклама в Telegram-каналах DzikPic и dev.by теперь дешевле. Узнать подробности 👨🏻‍💻
Support us

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.

Новый рекламный формат в наших телеграм-каналах.

Купить 500 символов за $150

Читайте также
10+ сертификаций Coursera, которые могут изменить вашу карьеру
10+ сертификаций Coursera, которые могут изменить вашу карьеру
10+ сертификаций Coursera, которые могут изменить вашу карьеру
Бюджетный способ прокачать навыки и повысить зарплату — это профессиональный сертификат от Google, IBM или крупного зарубежного университета. На Coursera как раз можно найти десятки полезных обучающих программ по машинному обучению, проджект-менеджменту и не только. Собрали 10+ сертификаций, которые будут выигрышно смотреться в резюме как новичка, так и опытного специалиста.
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.