Fairness: Programmgestaltung
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Die folgende Übung zeigt, wie Sie Datasets
mit Fairness prüfen können.
und wie Sie mit Strategien zur
Beseitigung von Verzerrungen
Probleme:
Programmierübungen werden direkt in Ihrem Browser ausgeführt (keine Einrichtung
erforderlich!) im Colaboratory
Plattform. Colaboratory wird von den meisten gängigen Browsern unterstützt und ist
wurden gründlich in den Desktop-Versionen von Chrome und Firefox getestet.
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Zuletzt aktualisiert: 2024-08-13 (UTC).
[null,null,["Zuletzt aktualisiert: 2024-08-13 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThis exercise demonstrates how to audit data sets for fairness and apply bias-remediation strategies.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe programming exercises are run directly in your browser using the Colaboratory platform with no setup required.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eColaboratory is supported on most major browsers and is most thoroughly tested on desktop versions of Chrome and Firefox.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can access a Help Center for support with machine learning education.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Fairness: Programming exercise\n\nThe following exercise demonstrates how to audit data sets with fairness in\nmind, and how to employ bias-remediation strategies to address fairness\nissues: \n[Open fairness exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/fairness_income.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=fairness)\n\nProgramming exercises run directly in your browser (no setup\nrequired!) using the [Colaboratory](https://colab.research.google.com)\nplatform. Colaboratory is supported on most major browsers, and is most\nthoroughly tested on desktop versions of Chrome and Firefox. \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]
