এই এক ঘন্টার স্ব-অধ্যয়ন কোর্সটি এমএল ফেয়ারনেসের মৌলিক ধারণাগুলিকে উপস্থাপন করে, যার মধ্যে পক্ষপাতের সাধারণ উত্সগুলি, কীভাবে ডেটাতে পক্ষপাতগুলি সনাক্ত করা যায় এবং কীভাবে ন্যায্যতার কথা মাথায় রেখে মডেল ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মূল্যায়ন করা যায়।

ML শব্দকোষে 30 ML ফেয়ারনেস এন্ট্রি রয়েছে, যা শিক্ষানবিস-বান্ধব সংজ্ঞা প্রদান করে সেইসাথে সাধারণ পক্ষপাতের উদাহরণ, মূল ন্যায্যতা মূল্যায়ন মেট্রিক্স এবং আরও অনেক কিছু।

ফেয়ারনেস ইন্ডিকেটর হল টেনসরফ্লো মডেল অ্যানালাইসিস (TFMA) দ্বারা চালিত একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল যা সাবগ্রুপ জুড়ে মডেল পারফরম্যান্সের মূল্যায়ন করে এবং তারপরে মিথ্যা ইতিবাচক হার, মিথ্যা নেতিবাচক হার, নির্ভুলতা এবং প্রত্যাহার সহ বিভিন্ন জনপ্রিয় মেট্রিকের জন্য ফলাফল গ্রাফ করে।

What-If টুল হল একটি ইন্টারেক্টিভ ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস যা আপনাকে আপনার মডেলগুলিকে আরও ভালভাবে পরীক্ষা করতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশান কৌশল ব্যবহার করে আপনার ডেটাসেটের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের জন্য মডেলের কার্যকারিতা তদন্ত করুন এবং পৃথক ডেটাপয়েন্ট মানগুলিকে ম্যানিপুলেট করার প্রভাব অন্বেষণ করুন৷