Fairlearn

소개

Fairlearn는 데이터 과학자들이 AI 시스템의 공정성을 개선하도록 돕기 위해 개발된 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 도구는 AI 공정성에 대한 가이드와 사용 사례를 제공하며, Python 툴킷을 사용하여 공정성 문제를 평가하고 완화하는 데 도움을 줍니다.

주요 기능

• 공정성 평가: 다양한 모델을 사용하여 AI 시스템의 공정성을 평가합니다.
• 공정성 완화 알고리즘: 공정성 문제를 해결하기 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다.
• 사용자 가이드: 공정성이 특정 사용 사례에 의미하는 바를 이해할 수 있도록 돕는 자료를 제공합니다.

사용 사례

신용 카드 대출

신용 카드 대출 모델에서의 공정성 문제 평가 및 완화 금융 서비스 조직은 대출 승인 여부를 결정할 때 다양한 모델을 사용합니다. 이 모델은 지원자의 채무 불이행 확률을 예측하며, 이 예측은 때때로 자동으로 신청서를 거부하거나 승인하는 데 사용됩니다. 이 과정에서 특정 그룹의 지원자에게 더 많은 실수가 발생할 수 있습니다. Fairlearn를 사용하여 성별에 따라 정의된 다양한 그룹이 어떻게 영향을 받는지 평가하고, 관찰된 불균형을 완화하는 방법을 모색합니다.

시작하기

Fairlearn 패키지를 설치하여 시작할 수 있습니다. 설치 후, 사용자 가이드 및 기타 자료를 통해 공정성이 귀하의 사용 사례에 의미하는 바를 이해하세요. 문제가 발생하면 Discord에서 도움을 요청할 수 있습니다.

리소스

• 사용자 가이드: AI에서의 공정성, 공정성 지표 및 완화 알고리즘에 대해 더 알아보세요.
• API 문서: 예제가 포함된 라이브러리 참조.
• 기여자 가이드: 사례 연구, 문서 또는 코드로 도움을 주세요. 배경이나 전문성에 관계없이 기여할 수 있는 방법이 많습니다.

커뮤니티 참여

Fairlearn 커뮤니티는 오픈 소스 기여자, 데이터 과학 실무자 및 책임 있는 AI 애호가들로 구성되어 있습니다. 최신 대화에 참여하고, 사용 질문을 하고, 최신 업데이트를 알아보세요.

소셜 미디어

• Discord: 커뮤니티에 참여하고 사용 질문을 하세요.
• StackOverflow: 사용 질문을 하세요.
• GitHub: 코드, 문서, 사용 사례에 기여하세요. 버그 보고 및 기능 요청을 제출하세요.
• Twitter: 최신 업데이트를 팔로우하세요.

기여하기

Fairlearn는 다양한 배경과 전문성을 가진 오픈 소스 기여자들에 의해 구축되고 유지됩니다. 피드백, 지표, 알고리즘, 시각화, 아이디어 등을 기여하여 툴킷을 함께 발전시켜 나가세요!

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