Edilgen geçersiz kılıyor

Pasif yumuşatma, Watson OpenScale ' in kendisi tarafından otomatik olarak, her saat içinde yaptığı çalışmadır. Kullanıcı müdahalesi olmadan olduğu için pasif kabul edilir. Watson OpenScale yanlıları kontrol ettiğinde, verileri de devre dışı eder. Modelin davranışını analiz eder ve modelin taraflı bir şekilde davrandığı verileri tanımlar.

Watson OpenScale , modelin belirli bir veri noktası üzerinde taraflı bir şekilde hareket edip etmeyeceğini tahmin etmek için bir makine öğrenme modeli oluşturur. Watson OpenScale , model tarafından alınan verileri, saatlik olarak analiz eder ve önyargılara neden olan veri noktalarını bulur. Bu gibi veri noktaları için, adalet özniteliği azınlıktan çoğunluğa, çoğunluğa da azınlığa, ve pertürbed verileri de tahmin için orijinal modele gönderiliyor. Sapma kaydının tahmini, ön öngörüsü ile birlikte öngörülü hesaplamak için kullanılır.

Watson OpenScale , modelin geçen saat içinde aldığı ön yargılı kayıtları siler. Ayrıca, önyargılı çıkışın adaletini de hesaplar ve Deyanlı model sekmesinde görüntüler.

Etkin debidyoing

Etkin kaldırma işlemi, REST API uç noktası aracılığıyla uygulamanıza önyargılı sonuçlar vermenizi ve bu sonuçları getirmeniz için bir yoldur. Uygulamanızı herhangi bir önyargı olmadan çalıştırabilmeniz için modelinizin önyargılı tahminini öğrenmek için Watson OpenScale ' i etkin bir şekilde başlatabilirsiniz. Etkin debilamede, uygulamanızın bir geçersiz REST API 'si uç noktasını kullanabilirsiniz. Bu REST API uç noktası dahili olarak modelinizi çağırır ve davranışını denetler.

Watson OpenScale , modelin taraflı bir şekilde hareket ettiğini algılarsa, verileri tehlikeye attır ve orijinal modele geri gönderir. Perturbed veri noktasındaki iç analizin ardından, Watson OpenScale , modelin veri noktasında taraflı bir şekilde hareket ettiğini algılarsa, özgün modelin perturbed verilerindeki çıkışı, deyanlı tahmin olarak döndürülür.

Watson OpenScale , özgün modelin taraflı bir şekilde hareket etmediğini belirlerse, Watson OpenScale özgün modelin öngörüsünün öngörülü öngörü olarak döndürülmesini sağlar. Bu nedenle, bu REST API uç noktasını kullanarak, uygulamanızın taraflı çıktılara ilişkin kararları temel almadığını doğrulayabilirsiniz.

Önyargılı değerlere ilişkin verileri gözden geçirme

Adalet değerlendirmesi çalıştığında, Watson OpenScale , model konuşlandırmasının bilgi yükü günlük kaydı tablosundaki deyanlı değerleri saklar. Bu uç nokta üzerinden yapılan tüm puanlama işlemleri, uygulanabilir olduğu şekilde otomatik olarak devredışı edilir. Devreye alınan modeliniz için normal puanlama uç noktası gibi, deyanlı puanlama uç noktasına erişebilirsiniz. Konuşlandırılan modelinizin yanıtının döndürülmesine ek olarak, debiased_prediction ve debiased_probability kolonlarını da döndürür.

• debiased_prediction sütunu, önyargılı öngörü değerini içerir.

• debiased_probability sütunu, deyanlı öngörülerin olasılığını temsil eder. Bu çift duyarlıklı değerler dizisi, öngörü sınıflarından birine ait olan önyargı öngörülerinin olasılığını temsil eder.

Sonraki adımlar

• Yöneltme oluşturma seçenekleri
• Değerlendirme verilerini görselleştirme
• dolaylı önyargı için adalet sonuçlarını görüntüleme

Üst konu: Model öngörülerini Watson OpenScaleile yeniden görüntüleme