AIF360
v0.6.1
Toolkit AI Fairness 360 adalah pustaka sumber terbuka yang dapat diperluas yang berisi teknik yang dikembangkan oleh komunitas riset untuk membantu mendeteksi dan mengurangi bias dalam model pembelajaran mesin di seluruh siklus hidup aplikasi AI. Paket AI Fairness 360 tersedia dalam Python dan R.
Paket AI Fairness 360 sudah termasuk
Pengalaman interaktif AI Fairness 360 memberikan pengenalan menyeluruh tentang konsep dan kemampuan. Tutorial dan buku catatan lainnya menawarkan pengenalan yang lebih mendalam dan berorientasi pada data scientist. API lengkap juga tersedia.
Karena serangkaian kemampuan yang komprehensif, mungkin membingungkan untuk mengetahui metrik dan algoritme mana yang paling sesuai untuk kasus penggunaan tertentu. Untuk membantu, kami telah membuat beberapa materi panduan yang dapat dikonsultasikan.
Kami telah mengembangkan paket dengan mempertimbangkan ekstensibilitas. Perpustakaan ini masih dalam pengembangan. Kami mendorong kontribusi metrik, penjelasan, dan algoritma debiasing Anda.
Hubungi kami di Slack (undangan di sini)!
install.packages( " aif360 " )Untuk detail lebih lanjut mengenai pengaturan R, silakan merujuk ke instruksi di sini.
Konfigurasi Python yang Didukung:
| sistem operasi | versi piton |
|---|---|
| macOS | 3.8 – 3.11 |
| Ubuntu | 3.8 – 3.11 |
| jendela | 3.8 – 3.11 |
AIF360 memerlukan versi spesifik dari banyak paket Python yang mungkin bertentangan dengan proyek lain di sistem Anda. Manajer lingkungan virtual sangat disarankan untuk memastikan dependensi dapat diinstal dengan aman. Jika Anda kesulitan menginstal AIF360, coba ini dulu.
Conda direkomendasikan untuk semua konfigurasi meskipun Virtualenv umumnya dapat dipertukarkan untuk tujuan kita. Miniconda saja sudah cukup (lihat perbedaan Anaconda dan Miniconda jika penasaran) jika Anda belum menginstal conda.
Kemudian, untuk membuat lingkungan Python 3.11 baru, jalankan:
conda create --name aif360 python=3.11
conda activate aif360 Shell sekarang akan terlihat seperti (aif360) $ . Untuk menonaktifkan lingkungan, jalankan:
(aif360)$ conda deactivate Prompt akan kembali ke $ .
pipUntuk menginstal versi stabil terbaru dari PyPI, jalankan:
pip install aif360Catatan: Beberapa algoritme memerlukan dependensi tambahan (meskipun semua metrik dapat langsung digunakan). Untuk menginstal dengan menyertakan dependensi algoritma tertentu, jalankan, misalnya:
pip install ' aif360[LFR,OptimPreproc] 'atau, untuk fungsionalitas lengkap, jalankan:
pip install ' aif360[all] ' Opsi untuk tambahan yang tersedia adalah: OptimPreproc, LFR, AdversarialDebiasing, DisparateImpactRemover, LIME, ART, Reductions, FairAdapt, inFairness, LawSchoolGPA, notebooks, tests, docs, all
Jika Anda mengalami kesalahan apa pun, coba langkah Pemecahan Masalah.
Kloning versi terbaru dari repositori ini:
git clone https://github.com/Trusted-AI/AIF360Jika Anda ingin menjalankan contohnya, unduh kumpulan data sekarang dan letakkan di foldernya masing-masing seperti yang dijelaskan di aif360/data/README.md.
Kemudian, navigasikan ke direktori root proyek dan jalankan:
pip install --editable ' .[all] ' Untuk menjalankan contoh notebook, selesaikan langkah instalasi manual di atas. Kemudian jika Anda tidak menggunakan opsi [all] , instal persyaratan tambahan sebagai berikut:
pip install -e ' .[notebooks] 'Terakhir, jika Anda belum melakukannya, unduh kumpulan data seperti yang dijelaskan di aif360/data/README.md.
Jika Anda mengalami kesalahan selama proses instalasi, cari masalah Anda di sini dan coba solusinya.
Lihat halaman Instal TensorFlow dengan pip untuk petunjuk detailnya.
Catatan: kami memerlukan 'tensorflow >= 1.13.1' .
Setelah tensorflow diinstal, coba jalankan kembali:
pip install ' aif360[AdversarialDebiasing] ' TensorFlow hanya diperlukan untuk digunakan dengan kelas aif360.algorithms.inprocessing.AdversarialDebiasing .
Di MacOS, Anda mungkin harus menginstal Alat Baris Perintah Xcode terlebih dahulu jika Anda belum pernah melakukannya sebelumnya:
xcode-select --installDi Windows, Anda mungkin perlu mengunduh Microsoft C++ Build Tools untuk Visual Studio 2019. Lihat halaman Instal CVXPY untuk instruksi terkini.
Kemudian, coba instal ulang melalui:
pip install ' aif360[OptimPreproc] ' CVXPY hanya diperlukan untuk digunakan dengan kelas aif360.algorithms.preprocessing.OptimPreproc .
Direktori examples berisi beragam koleksi notebook jupyter yang menggunakan AI Fairness 360 dalam berbagai cara. Tutorial dan demo menggambarkan kode kerja menggunakan AIF360. Tutorial memberikan diskusi tambahan yang memandu pengguna melalui berbagai langkah buku catatan. Lihat detail tentang tutorial dan demo di sini
Deskripsi teknis AI Fairness 360 tersedia di makalah ini. Di bawah ini adalah entri bibtex untuk makalah ini.
@misc{aif360-oct-2018,
title = "{AI Fairness} 360: An Extensible Toolkit for Detecting, Understanding, and Mitigating Unwanted Algorithmic Bias",
author = {Rachel K. E. Bellamy and Kuntal Dey and Michael Hind and
Samuel C. Hoffman and Stephanie Houde and Kalapriya Kannan and
Pranay Lohia and Jacquelyn Martino and Sameep Mehta and
Aleksandra Mojsilovic and Seema Nagar and Karthikeyan Natesan Ramamurthy and
John Richards and Diptikalyan Saha and Prasanna Sattigeri and
Moninder Singh and Kush R. Varshney and Yunfeng Zhang},
month = oct,
year = {2018},
url = {https://arxiv.org/abs/1810.01943}
}
Garpu pengembangan untuk Keadilan Subgrup Kaya ( inprocessing/gerryfair_classifier.py ) ada di sini. Kontribusi dipersilahkan dan daftar kontribusi potensial dari penulis dapat ditemukan di sini.
