Introduction à l'évaluation des modèles pour l'équité

Résumé

La documentation de Google Cloud fournit des conseils pratiques pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique pour l'équité en utilisant la plateforme Vertex AI. Le guide couvre à la fois les concepts théoriques et l'implémentation pratique.

Concepts clés

• Préjudice systémique : Comment les modèles injustes peuvent nuire aux groupes sous-représentés
• Biais de collecte de données : Problèmes dans les données d'entraînement
• Biais de modèle : Problèmes dans les prédictions du modèle

Implémentation Vertex AI

Le guide couvre :

• Configuration des métriques d'équité dans Vertex AI
• Exécution des évaluations d'équité
• Interprétation des résultats
• Adressage des problèmes identifiés

À qui s'adresse cette ressource

• Praticiens ML utilisant Google Cloud
• Scientifiques des données évaluant l'équité des modèles
• Ingénieurs MLOps intégrant les vérifications d'équité