ML Practicum:Perspective API 的公平性
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
運動 #1:探索模型
在本實作練習中,您將使用 Civil Comments 資料集訓練類似的模型,並使用 Fairness Indicators 和 If-If Tool 評估子群組效能,藉此調查 Jigsaw 團隊發現的偏見問題。
除非另有註明,否則本頁面中的內容是採用創用 CC 姓名標示 4.0 授權,程式碼範例則為阿帕契 2.0 授權。詳情請參閱《Google Developers 網站政策》。Java 是 Oracle 和/或其關聯企業的註冊商標。
上次更新時間:2022-09-27 (世界標準時間)。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"缺少我需要的資訊"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"過於複雜/步驟過多"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"過時"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻譯問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"示例/程式碼問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"其他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"容易理解"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"確實解決了我的問題"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"其他"
}]