Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist eine unmittelbar geltende EU-Verordnung, die seit dem 25. Mai 2018 ein einheitliches Datenschutzniveau in der EU festlegt und den Umgang mit personenbezogenen Daten regelt. Ihr zentrales Ziel ist es, die Grundrechte natürlicher Personen beim Schutz personenbezogener Daten zu gewährleisten und gleichzeitig den freien Datenverkehr innerhalb der EU zu ermöglichen.[1][2][3][4] Zweck und…
Fairlearn ist eine Open-Source-Python-Bibliothek von Microsoft, die darauf ausgelegt ist, Fairness in Machine-Learning-Modellen zu bewerten und zu verbessern. Das Toolkit stellt verschiedene Algorithmen zur Verfügung, um unfaire Auswirkungen auf unterschiedliche demografische Gruppen zu mindern, insbesondere durch Techniken wie Reweighting, Threshold-Optimierung und Reduktionsansätze. Fairlearn bietet interaktive Dashboards zur Visualisierung von Fairness-Metriken und ermöglicht es Entwicklern, Trade-offs…
FLOPS sind ein Maß dafür, wie viele Gleitkomma-Rechenoperationen (Addition, Multiplikation etc.) ein System pro Sekunde ausführen kann. FLOPS im Kontext von AI-Training
IBM AIF360 (AI Fairness 360) ist eine Open-Source-Toolkit-Bibliothek zur Erkennung und Reduzierung von Bias in Machine-Learning-Modellen. Sie bietet über 70 Fairness-Metriken zur Messung von Verzerrungen in Datensätzen und Modellen sowie zehn Algorithmen zur Bias-Minderung, die in verschiedenen Phasen des ML-Workflows angewendet werden können (vor, während oder nach dem Training). Das von IBM Research entwickelte Tool…
SHAP (SHapley Additive exPlanations) ist ein Python-Paket zur Erklärung von Machine-Learning-Modellen, das auf der Shapley-Value-Methode aus der Spieltheorie basiert. Es berechnet den Beitrag jedes Features zur Vorhersage eines Modells und macht damit komplexe ML-Modelle interpretierbar und nachvollziehbar. SHAP bietet einheitliche Erklärungen für nahezu alle Modelltypen – von linearen Modellen über Random Forests bis zu tiefen…
