audit-AI: 머신러닝 모델의 인구 통계적 차이 탐지

소개

audit-AI는 pandas와 sklearn 위에 구축된 Python 라이브러리로, 공정성을 고려한 머신러닝 알고리즘을 구현합니다. 이 도구는 사회적으로 민감한 결정 프로세스를 위해 훈련된 머신러닝 알고리즘의 훈련 데이터와 예측에서 차별적 패턴의 영향을 측정하고 완화하는 데 도움을 줍니다.

주요 기능

• 차별 테스트: audit-AI는 다양한 차별 테스트 기법을 제공합니다. 예를 들어, 4/5 규칙, 피셔 검정, 카이제곱 검정 등을 통해 모델의 공정성을 평가합니다.
• 회귀 분석: 회귀 분석을 위한 ANOVA 및 다양한 통계적 검정을 지원하여 모델의 성능을 평가합니다.
• 시간 및 지역 차이 분석: Cochran-Mantel-Haenszel 검정을 사용하여 시간 또는 지역에 따른 차이를 분석할 수 있습니다.

사용 사례

audit-AI는 다음과 같은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다:

• 채용: 채용 과정에서의 차별을 감지하고 개선하기 위해 사용됩니다.
• 금융: 대출 승인 및 신용 점수 예측에서의 공정성을 평가합니다.

가격

audit-AI는 오픈 소스 라이브러리로, 무료로 사용할 수 있습니다. GitHub에서 소스 코드를 다운로드하여 설치할 수 있습니다.

설치 방법

다음 명령어를 사용하여 audit-AI를 설치할 수 있습니다:

pip install audit-AI

결론

audit-AI는 머신러닝 알고리즘의 공정성을 평가하고 개선하기 위한 강력한 도구입니다. 이 라이브러리를 통해 데이터 과학자와 개발자는 보다 공정한 결정 프로세스를 위한 모델을 구축할 수 있습니다.