Rilevamento di imparzialità e distorsioni del modello con SageMaker Clarify

Poiché i modelli di machine learning influenzano sempre più le decisioni del mondo reale, garantire l'equità e la trasparenza non è più un'opzione. In questo corso basato su testo, imparerai come controllare i tuoi flussi di lavoro di apprendimento automatico utilizzando SageMaker Clarify.Passerai dalla comprensione delle definizioni di base di equità all'identificazione attiva dei pregiudizi pre-allenamento e post-allenamenti nei tuoi set di dati e modelli. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di equità algoritmica, tipi di pregiudizio e principi di IA responsabili. - Misurare il pre-training bias nei dataset utilizzando metriche chiave come lo squilibrio di classe e la differenza nelle proporzioni delle etichette. - Configura ed esegui i processi di rilevamento dei pregiudizi SageMaker Clarify per i modelli di apprendimento automatico addestrati. - Analizzare le metriche di equità post-allenamento per identificare problemi di impatto disparato e parità demografica. - Spiegare le previsioni del modello utilizzando i valori SHAP (Shapley Additive exPlanations) per l'attribuzione delle funzionalità. - Affrontare le sfide moderne di equità, incluso il rilevamento di bias in modelli di linguaggio di grandi dimensioni e output AI generativi. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi matematiche delle metriche di equità prima di guidarti attraverso configurazioni scritte passo-passo per l'esecuzione di lavori SageMaker Clarify.Studierai esempi di codice pratici e file di configurazione per implementare questi audit nella tua pipeline. Questo corso è progettato per aspiranti scienziati dei dati, ingegneri di apprendimento automatico e analisti di conformità AI che sono nuovi per l'audit del modello.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con SageMaker, anche se è utile una comprensione di base dei concetti di apprentimento automatica. Inizia a leggere oggi stesso per creare modelli di machine learning equi, trasparenti e affidabili.