責任を持って ML モデル（ML）を評価するには、 全体的な損失指標を計算するだけで済みます。モデルを本番環境に投入する前に トレーニング データを監査し、さまざまなリソースの バイアス。
このモジュールでは、責任ある AI に関するさまざまな人間のバイアスについて 生成します。次に、その問題を特定して軽減するための戦略を示します。 公平性を念頭に置いてモデルのパフォーマンスを評価します。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2024-08-13 UTC。
[]
[]
{
"last_modified": "最終更新日 2024-08-13 UTC。",
"state": ""
}