【负责的AI】PIAR工具和平台

我们构建开源工具和平台，使ML模型更易于理解、可信和公平。

您也可以在Github上查看我们的更多代码。

The Data Cards Playbook

一个由参与性活动、框架和指导组成的工具包，旨在提高数据集的透明度

Explore the Data Cards Playbook

Know Your Data - Beta

交互式调查数据集，以提高数据质量，缓解公平性和偏见问题。

Explore Know Your Data

LIT

一个用于多种ML模型的可视化、交互式可解释性和调试工具。

Explore LIT

What-If Tool

用最少的编码直观地探测经过训练的模型的行为。

Explore What-If Tool

Facets

用于探索、理解和分析大型机器学习数据集的可视化库。

Explore Facets

Tensorflow.js

用Javascript开发ML模型，并在浏览器或Node.js中使用它们。

Explore Tensorflow.js

TCAV

超越特征归因的可解释性：概念激活向量的定量测试。

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XRAI

通过区域更好地归因的工具。

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Embedding Projector

以各种嵌入方式交互可视化高维数据。

Launch Embedding Projector

Tensorboard

机器学习实验的可视化和工具。

Explore Tensorboard