Esta es la aplicación de Linux llamada smclarify cuya última versión se puede descargar como Version0.5.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada smclarify con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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DESCRIPCIÓN
Aprendizaje automático consciente de la equidad. Detección y mitigación de sesgos para conjuntos de datos y modelos. Una faceta es una columna o función que se utilizará para medir el sesgo. Una faceta puede tener valores que designen esa muestra como "sensible". Detección y mitigación de sesgos para conjuntos de datos y modelos. La etiqueta es una columna o función que es el objetivo para entrenar un modelo de aprendizaje automático. La etiqueta puede tener valores que designen que la muestra tiene un resultado "positivo". Una medida de sesgo es una función que devuelve una métrica de sesgo. Una métrica de sesgo es un valor numérico que indica el nivel de sesgo detectado según lo determinado por una medida de sesgo particular. Una colección de métricas de sesgo para un conjunto de datos determinado o una combinación de un conjunto de datos y un modelo.
Caracteristicas
- Instalar el paquete desde PIP
- Medida de sesgo
- Informe de sesgo
- Métrica de sesgo
- Puede ver ejemplos sobre cómo ejecutar las métricas de sesgo en los cuadernos en la carpeta de ejemplos.
- Mitigación para conjuntos de datos y modelos
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/smclarify.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
