Kỹ thuật có trách nhiệm — viết lại những gì đặc tả bỏ sót
Machine Learning Systems — Tập I, Chương 15
← tất cả bài họcDanh sách cảnh (8 mục, 82 cảnh)
Mục 1Mục đích0:00
Mục 2Trách nhiệm là kỹ thuật hệ thống1:31
Mục 3Khoảng cách trách nhiệm trong kỹ thuật3:24
Mục 4Danh sách kiểm tra kỹ thuật có trách nhiệm22:07
Mục 5Nhận thức về môi trường và chi phí43:10
Mục 6Quản trị dữ liệu và tuân thủ52:58
Mục 7Ngộ nhận và cạm bẫy61:17
Mục 8Tổng kết64:16
📓 Sổ tay thực hành
Chạy trên Colab bằng CPU, không cần cài thêm gì.
1. Đánh giá tách theo nhóm: số trung bình che gì, và cần bao nhiêu mẫu
Tính lại bảng 2 của Gender Shades và xem số tổng hợp cùng hai phân tích theo từng yếu tố che mất nhóm sai 43.1 lần, lặp lại phép tính nhẩm 1.1 (10,000 ảnh, 1,000,000 khi lấy mẫu ngẫu nhiên), mô phỏng tập kiểm tra 10,000 mẫu và tính chính xác tỉ lệ phủ của khoảng Wald và Wilson, dựng cổng phát hành ba kết quả, rồi đo một nhóm con 2 phần trăm trên load_digits.
Mục 1. Mục đích · 3. Khoảng cách trách nhiệm trong kỹ thuật · 4. Danh sách kiểm tra kỹ thuật có trách nhiệm · 7. Ngộ nhận và cạm bẫy · 8. Tổng kết
chạy dưới 1 phútMở trong Colab ↗2. Ba định nghĩa công bằng, và cái giá của việc chọn một
Tính ba định nghĩa công bằng từ bảng 6 và 7 với một bộ theo dõi báo chưa đủ dữ liệu, cho một biến thay thế mang thiên lệch của nhãn lịch sử trở lại sau khi bỏ cột nhóm, kiểm đẳng thức nối FPR với tỉ lệ nền và PPV, vẽ hai đường ROC và biên Pareto đo được giữa độ chính xác và chênh lệch, rồi lặp lại phép tính nhẩm 1.2 (lỗ 2,000 đô la, 20 phần trăm) và đo lợi ích của nhóm B theo ngưỡng.
Mục 1. Mục đích · 2. Trách nhiệm là kỹ thuật hệ thống · 3. Khoảng cách trách nhiệm trong kỹ thuật · 4. Danh sách kiểm tra kỹ thuật có trách nhiệm · 7. Ngộ nhận và cạm bẫy · 8. Tổng kết
chạy dưới 1 phútMở trong Colab ↗3. Cái giá ngoài độ chính xác: tiền, carbon, và dấu vết dữ liệu
Đặt bốn mô hình của bảng 12 lên bốn ngân sách ở biên, dựng lại ba sổ cái tổng chi phí sở hữu của bảng 13 đến 16 (tỉ lệ 40 trên 1, carbon suy luận gấp 63 lần, giảm 20 phần trăm tiết kiệm 304 nghìn đô la), đo gom batch trên CPU, lặp lại phép tính nhẩm 1.3 và 1.4 (GPT-3, 552 tấn) với phép quét cường độ carbon và PUE, dời một việc sang giờ sạch hơn, rồi theo một yêu cầu xoá qua đồ thị phả hệ, đo suy luận thành viên trước và sau khi huấn luyện lại, và mô phỏng ngân sách của quyền riêng tư vi sai.
Mục 1. Mục đích · 5. Nhận thức về môi trường và chi phí · 6. Quản trị dữ liệu và tuân thủ · 7. Ngộ nhận và cạm bẫy · 8. Tổng kết
chạy dưới 1 phútMở trong Colab ↗