Scopri Fairlearn
Fairlearn è un progetto open-source che spacca, pensato per aiutare i data scientist a rendere i sistemi di intelligenza artificiale più equi. Con questo toolkit, puoi esplorare risorse e strumenti per valutare e risolvere i problemi di equità, il tutto usando Python.
Caratteristiche Top
- Metriche di Equità: Fairlearn ti offre metriche super utili per capire quanto siano equi i tuoi modelli AI, così puoi individuare e sistemare le disparità.
- Algoritmi di Mitigazione: Trovi algoritmi progettati per ridurre i bias nei modelli AI, assicurandoti che le decisioni siano più giuste.
- Guide e Casi Pratici: Ci sono guide dettagliate e casi pratici che ti mostrano come applicare le metriche e gli algoritmi nel tuo contesto.
Casi d'Uso
Prestiti con Carta di Credito
Un esempio concreto è l'analisi e la mitigazione dei problemi di equità nei modelli di default per le carte di credito. Quando le banche decidono se approvare o rifiutare un prestito, usano vari modelli predittivi. Con Fairlearn, puoi vedere come diversi gruppi di richiedenti, ad esempio in base al sesso, vengono influenzati dalle decisioni automatiche.
Come Iniziare
Per cominciare a usare Fairlearn, installa il pacchetto con pip:
pip install fairlearn
Dai un'occhiata alla nostra per scoprire come applicare Fairlearn nel tuo caso d'uso. Se hai domande, unisciti alla nostra community su Discord e chiedi!
Contribuisci a Fairlearn
Fairlearn è alimentato da una community di contributor open-source. Puoi dare il tuo contributo con feedback, metriche, algoritmi e tanto altro. Scopri di più nella nostra .
Conclusione
Fairlearn non è solo un toolkit, è un movimento per rendere i sistemi AI più giusti e inclusivi. Unisciti a noi e facciamo la differenza insieme!
