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TensorFlow जिम्मेदार एआई गाइडबुक

परिचय

2018 में, Google ने अपने AI सिद्धांत पेश किए, जो हमारे शोध और उत्पादों में AI के नैतिक विकास और उपयोग को निर्देशित करते हैं। इन सिद्धांतों के अनुरूप, TensorFlow टीम जिम्मेदार AI (RAI) प्रथाओं का पालन करने के लिए उपकरण और तकनीक के साथ डेवलपर्स प्रदान करने के लिए काम करती है।

इस गाइडबुक में, आप एक विशिष्ट वर्कफ़्लो विकसित करने के लिए ज़िम्मेदार एआई टूलकिट में उपकरण लगाने के बारे में मार्गदर्शन प्राप्त करेंगे जो आपके विशिष्ट उपयोग के मामले और उत्पाद की जरूरत को पूरा करता है। इस गाइडबुक के टूल में वे शामिल हैं जिन्हें निष्पक्षता और पारदर्शिता जैसे डोमेन में लागू किया जा सकता है। यह Google पर विकास का एक सक्रिय क्षेत्र है, और आप इस गाइडबुक से अतिरिक्त संबंधित क्षेत्रों, जैसे गोपनीयता , स्पष्टीकरण , और मजबूती के लिए मार्गदर्शन शामिल करने की अपेक्षा कर सकते हैं

गाइडबुक संगठन

एपीआई प्रलेखन और मार्गदर्शन

प्रत्येक उपकरण के लिए, हम इस बारे में मार्गदर्शन प्रदान करेंगे कि उपकरण क्या करता है, आपके वर्कफ़्लो में यह कहाँ फिट हो सकता है, और इसके विभिन्न उपयोग विचार। लागू होने पर हम प्रत्येक टूल के लिए "गाइड" टैब में एक "इंस्टॉल" पेज और "एपीआई" टैब में विस्तृत एपीआई प्रलेखन शामिल करेंगे। कुछ टूल के लिए, हम उन तकनीकी गाइडों को भी शामिल करेंगे, जो उन अवधारणाओं को प्रदर्शित करते हैं जो उपयोगकर्ता पा सकते हैं। उन्हें लागू करते समय चुनौतीपूर्ण।

ट्यूटोरियल

जब भी संभव हो, हम नोटबुक ट्यूटोरियल प्रदान करेंगे कि आरएआई टूलकिट में उपकरण कैसे लगाए जा सकते हैं। ये आमतौर पर एक विशिष्ट उपकरण पर स्पॉटलाइट बनाने के लिए चुने गए खिलौना उदाहरण हैं। यदि आपके पास इन के बारे में प्रश्न हैं, या यदि अतिरिक्त उपयोग के मामले हैं जिन्हें आप ट्यूटोरियल में देखना चाहते हैं, तो कृपया हमारे लिए tf-responsible-ai@google.com पर पहुंचें

अतिरिक्त मुद्दो पर विचार करना

एक जिम्मेदार एआई वर्कफ़्लो को डिजाइन करना एमएल जीवन चक्र के प्रत्येक चरण में समस्या निर्माण से लेकर तैनाती और निगरानी के लिए एक विचारशील दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। आपके तकनीकी कार्यान्वयन के विवरण से परे, आपको इन उपकरणों को लागू करने के लिए विभिन्न प्रकार के सामाजिक-तकनीकी निर्णय लेने की आवश्यकता होगी। आरएआई के कुछ सामान्य विचार जिन्हें एमएल चिकित्सकों को शामिल करने की आवश्यकता है:

  • अपनी मॉडल को अच्छा प्रदर्शन करने के लिए मुझे कौन सी जनसांख्यिकीय श्रेणियों की आवश्यकता है?
  • यदि मुझे निष्पक्षता मूल्यांकन करने के लिए संवेदनशील लेबल संग्रहीत करना चाहिए, तो मुझे निष्पक्षता और गोपनीयता के बीच व्यापार की स्थिति पर कैसे विचार करना चाहिए?
  • निष्पक्षता के मूल्यांकन के लिए मुझे क्या मैट्रिक्स या परिभाषाएँ इस्तेमाल करनी चाहिए?
  • मुझे अपने मॉडल और डेटा पारदर्शिता कलाकृतियों में कौन सी जानकारी शामिल करनी चाहिए?

इन और कई अन्य सवालों के जवाब आपके विशिष्ट उपयोग के मामले और उत्पाद की जरूरतों पर निर्भर करते हैं। जैसे, हम आपको यह नहीं बता सकते कि क्या करना है, लेकिन जब भी संभव हो प्रासंगिक अनुसंधान विधियों के लिए उपयोगी टिप्स और लिंक के साथ जिम्मेदार निर्णय लेने के लिए मार्गदर्शन प्रदान करेंगे। जब आप TensorFlow के साथ अपने जिम्मेदार AI वर्कफ़्लो को विकसित करते हैं, तो कृपया tf-responsible-ai@google.com पर प्रतिक्रिया दें । आपके सीखने और चुनौतियों को समझना हमारे उत्पादों को बनाने की हमारी क्षमता के लिए महत्वपूर्ण है जो सभी के लिए काम करते हैं।