audit-AI: Machine Learning Bias Detection & Mitigation

pymetrics/audit

audit-AI erkennt demografische Unterschiede in ML-Modellen. Messung und Milderung von Bias.

audit-AI: Machine Learning Bias Detection & Mitigation

audit-AI ist eine Python-Bibliothek, die auf pandas und sklearn basiert und Fairness-bewusste Machine-Learning-Algorithmen implementiert. Sie wurde vom Data-Science-Team bei pymetrics entwickelt. Das Hauptziel von audit-AI ist es, die Auswirkungen diskriminierender Muster in Trainingsdaten und in den Vorhersagen von Machine-Learning-Algorithmen zu messen und zu reduzieren, die für sozial sensible Entscheidungsprozesse eingesetzt werden. Die Fähigkeit, potenzielle Verzerrungen in Trainingsdaten zu identifizieren und die Algorithmen fairer zu machen, ist ein wichtiger Schritt in einer Welt, in der immer mehr Entscheidungen durch künstliche Intelligenz automatisiert werden. audit-AI bietet verschiedene Techniken zur Bias-Testung und Algorithmus-Auditierung. Zum Beispiel werden für Klassifikationsaufgaben 4/5th, Fisher, z-Test, Bayes-Faktor, Chi-Quadrat und weitere Tests durchgeführt. Für Regressionstasks gibt es ebenfalls entsprechende Verfahren. Die Installation ist über GitHub möglich und die neueste Version kann mit pip installiert werden. Anschließend müssen noch scikit-learn, numpy und pandas installiert werden. Um das Paket zu verwenden, gibt es eine Implementierungsanleitung. Außerdem können verschiedene Tests an verschiedenen Schwellenwerten durchgeführt und visualisiert werden.

Top-Alternativen zu pymetrics/audit

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Eine Plattform zur Erfassung menschlicher Perspektiven auf moralische Entscheidungen von Maschinen.

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audit-AI ist ein Tool zur Messung und Milderung von Diskriminierungseffekten in ML-Modellen

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