Model Fairness and Bias Detection with SageMaker Clarify

Makine öğrenimi modelleri giderek artan bir şekilde gerçek dünya kararlarını etkilediğinden, adalet ve şeffaflık sağlamak artık isteğe bağlı değildir. Sorumlu yapay zeka oluşturmak, eğitim verilerindeki ve model tahminlerindeki yanlılığı tespit etmek için pratik araçlar gerektirir. Bu metin tabanlı kursta, SageMaker Clarify kullanarak makine öğrenimi iş akışlarınızı nasıl denetleyeceğinizi öğreneceksiniz. Temel adalet tanımlarını anlamaktan, veri kümelerinizdeki ve modellerinizdeki eğitim öncesi ve eğitim sonrası yanlılığı aktif olarak belirlemeye geçeceksiniz. Öğrenecekleriniz: - Algoritmik adalet, yanlılık türleri ve sorumlu yapay zeka ilkelerinin temel kavramlarını anlayın. - Sınıf dengesizliği ve etiket oranlarındaki farklılık gibi temel metrikleri kullanarak veri kümelerindeki eğitim öncesi yanlılığı ölçün. - Eğitilmiş makine öğrenimi modelleri için SageMaker Clarify yanlılık tespit işlerini yapılandırın ve çalıştırın. - Ayrımcı etki ve demografik eşitlik sorunlarını belirlemek için eğitim sonrası adalet metriklerini analiz edin. - Özellik atfı için SHAP (Shapley Additive exPlanations) değerlerini kullanarak model tahminlerini açıklayın. - Büyük dil modellerinde ve üretken yapay zeka çıktılarında yanlılık tespiti de dahil olmak üzere modern adalet zorluklarını ele alın. Kurs, temel terminoloji ve adalet metriklerinin matematiksel temelleriyle başlar, ardından SageMaker Clarify işlerini çalıştırmak için adım adım yazılı yapılandırmalarla size rehberlik eder. Bu denetimleri kendi işlem hattınıza uygulamak için pratik kod örneklerini ve yapılandırma dosyalarını inceleyeceksiniz. Bu kurs, model denetimine yeni başlayan hevesli veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka uyumluluk analistleri için tasarlanmıştır. SageMaker ile ilgili önceden deneyim gerekmemektedir, ancak makine öğrenimi kavramları hakkında temel bir anlayış faydalıdır. Adil, şeffaf ve hesap verebilir makine öğrenimi modelleri oluşturmak için bugün okumaya başlayın.