Fairlearn: Verbesserung der Fairness von KI-Systemen
Fairlearn ist ein wichtiges Open-Source-Projekt, das von einer Gemeinschaft getrieben wird und darauf abzielt, Datenwissenschaftlern dabei zu helfen, die Fairness von KI-Systemen zu verbessern. Auf dieser Website finden Sie Leitfäden und Anwendungsbeispiele, um mehr über die Fairness von KI zu erfahren.
Kernfunktionen:
- Mit dem Python-Toolkit können Sie Fairness-Probleme bewerten und abmildern.
- Es bietet Metriken, Algorithmen und andere Ressourcen, um die Fairness von KI-Systemen zu analysieren.
Grundlegende Verwendung:
- Installieren Sie das Fairlearn-Paket über pip aus PyPI. Anschließend können Sie die Benutzerhandbücher und andere Ressourcen nutzen, um zu verstehen, was Fairness in Ihrem Anwendungsfall bedeutet.
Anwendungsbeispiel: Kreditkarten-Darlehen:
- Bei der Entscheidung über die Genehmigung oder Ablehnung eines Darlehens verwenden Finanzdienstleistungsunternehmen verschiedene Modelle. Fairlearn kann eingesetzt werden, um zu bewerten, wie verschiedene Gruppen, definiert nach ihrem Geschlecht, betroffen sind und wie die beobachteten Ungleichheiten abgemildert werden können.
Fairlearn ist mehr als nur eine Sammlung von Codezeilen. Es betrachtet die Fairness von KI-Systemen aus einer soziotechnischen Perspektive und berücksichtigt dabei die breiteren gesellschaftlichen Kontexte der KI-Systeme.
