Fairlearn

Fairlearn è un progetto open-source e guidato dalla comunità che mira a aiutare i data scientist a migliorare l'equità dei sistemi di intelligenza artificiale. Questo progetto offre risorse per comprendere l'equità nell'IA attraverso guide e casi d'uso. Con il toolkit Python di Fairlearn, è possibile valutare e mitigare i problemi di equità. L'equità dei sistemi di intelligenza artificiale non riguarda solo l'esecuzione di linee di codice, ma coinvolge sia aspetti sociali sia tecnici. In ogni caso d'uso, questi aspetti modellano chi potrebbe essere danneggiato dai sistemi AI e come. Ci sono molte fonti complesse di disuguaglianza e una varietà di processi sociali e tecnici per la mitigazione, non solo gli algoritmi di mitigazione nella libreria. Attraverso questo sito web, è possibile trovare risorse su come pensare all'equità come un aspetto sociotecnico e come utilizzare le metriche e gli algoritmi di Fairlearn considerando il contesto sociale più ampio del sistema di intelligenza artificiale. Ad esempio, nel caso di prestiti con carte di credito, Fairlearn può essere utilizzato per valutare come diversi gruppi, definiti in termini di sesso, sono influenzati e come le disparità osservate possono essere mitigate. Per iniziare con Fairlearn, è necessario installare il pacchetto. È possibile farlo tramite pip da PyPI. Inoltre, ci sono diverse risorse disponibili, come la guida per l'utente e la documentazione API. La comunità di Fairlearn è composta da contributori open source, professionisti della data science e appassionati di intelligenza artificiale responsabile di diverse discipline e località. È possibile unirsi alla comunità attraverso Discord, StackOverflow, GitHub e Twitter per partecipare alle conversazioni, porre domande sull'utilizzo, conoscere gli ultimi aggiornamenti e contribuire in vari modi, come attraverso casi di studio, documentazione, codice, segnalazione di bug e richieste di funzionalità.