Un conjunto completo de métricas de equidad para conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático, explicaciones para estas métricas y algoritmos para mitigar sesgos en conjuntos de datos y modelos.
Evalúa y reduce el sesgo en modelos y conjuntos de datos de aprendizaje automático utilizando un conjunto de herramientas con métricas de equidad y algoritmos de corrección.
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AIF360 tiene 2.8k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 912 veces. AIF360 está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2018. AIF360 está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: ai, artificial-intelligence, bias, bias-correction.
Un conjunto completo de métricas de equidad para conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático, explicaciones para estas métricas y algoritmos para mitigar sesgos en conjuntos de datos y modelos.
AIF360 es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
Sí. AIF360 es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
AIF360 está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
AIF360 está escrito principalmente en Python.
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[](https://opensourceai.tech/project/trusted-ai-aif360.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.