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The Institute for Ethical AI & Machine Learning
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Titre
The Institute for Ethical AI & Machine Learning
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Description
The Institute for Ethical AI & Machine Learning is a Europe-based research centre that brings togethers technologists, academics and policy-makers to develop industry frameworks that support the responsible development, design and operation of machine learning systems.
Longueur : 269
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| Propriété | Contenu |
|---|---|
| type | website |
| title | The Institute for Ethical AI & Machine Learning |
| description | The Institute for Ethical AI & Machine Learning is a Europe-based research centre that brings togethers technologists, academics and policy-makers to develop industry frameworks that support the responsible development, design and operation of machine learning systems. |
| image | https://ethical.institute/images/principles.jpg |
Niveaux de titre
| H1 | H2 | H3 | H4 | H5 | H6 |
| 1 | 9 | 19 | 0 | 0 | 0 |
- [H1] The Institute for Ethical AI & Machine Learning
- [H2] The Institute for Ethical AI & Machine Learning
- [H2] We have a commitment to advocate for the responsible development of AI
- [H2] The Institute's 4 phase strategy towards responsible development of AI
- [H2] Learn more about the 8 principles below, or join the Ethical ML Network (BETA).
- [H2] The 8 machine learning principles
- [H2] You can read the extended descriptions with case studies and examples for all the principles at the principles page.
- [H2] The AI-RFX Procurement Framework
- [H2] More info and download at AI-RFX page
- [H2] Contact us or join the Ethical ML Network (BETA)
- [H3] We are a research centre that carries out highly-technical, practical and cross-functional research across the 8 Machine Learning Principles. We work with industry, academia and governments to develop frameworks and libraries that align with our 4 phases towards responsible AI.
- [H3] 1. By Principle
- [H3] 2. By Process
- [H3] 3. By Standards
- [H3] 4. By Regulation
- [H3] The Machine Learning Principles are a practical framework put together by domain experts. Their objective is to provide guidance for technologists to develop machine learning systems responsibly. Below are the summarised 8 principles. For full descriptions go to the principles page.
- [H3] 1. Human augmentation
- [H3] 2. Bias evaluation
- [H3] 3. Explainability by justification
- [H3] 4. Reproducible operations
- [H3] 5. Displacement strategy
- [H3] 6. Practical accuracy
- [H3] 7. Trust by privacy
- [H3] 8. Security risks
- [H3] The AI-RFX is a procurement framework is a set of templates to empower industry practitioners to raise the bar for AI safety, quality and performance. The framework is open source, and converts the the Principles for Responsible Machine Learning into a checklist.
- [H3] More info and download
- [H3] Raising the bar for AI safety, quality and performance in industry
- [H3] About The Institute for Ethical AI & Machine Learning
- [H3] Apply to join the Ethical ML Network (BETA)
Images
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| Texte d'ancre | Type | Juice |
|---|---|---|
| The Institute for Ethical AI & Machine Learning | Interne | Passing Juice |
| Principles Overview | Interne | Passing Juice |
| #1 Human Augmentation | Interne | Passing Juice |
| #2 Bias Evaluation | Interne | Passing Juice |
| #3 Explainability | Interne | Passing Juice |
| #4 Reproducible Operations | Interne | Passing Juice |
| #5 Displacement Strategy | Interne | Passing Juice |
| #6 Practical Accuracy | Interne | Passing Juice |
| #7 Trust by Privacy | Interne | Passing Juice |
| #8 Security Risks | Interne | Passing Juice |
| MLSecOps Top 10 | Interne | Passing Juice |
| AI Procurement Framework | Interne | Passing Juice |
| AI Explainability Framework | Interne | Passing Juice |
| Newsletter | Interne | Passing Juice |
| Volunteers Network | Interne | Passing Juice |
| Machine Learning OSS Ecosystem | Externe | Passing Juice |
| Cross-vendor GPU Computing | Externe | Passing Juice |
| Linux Foundation Contributions | Externe | Passing Juice |
| NumFocus Collaboration | Externe | Passing Juice |
| NeurIPS Workshop 2022 Keynote | Externe | Passing Juice |
| NeurIPS Workshop 2023 Keynote | Externe | Passing Juice |
| MLOps Report | Interne | Passing Juice |
| 2024 Survey Report | Interne | Passing Juice |
| Contact us or Join | Interne | Passing Juice |
| teams of volunteers | Interne | Passing Juice |
| Next | Interne | Passing Juice |
| the 8 Machine Learning Principles | Interne | Passing Juice |
| frameworks | Interne | Passing Juice |
| libraries | Externe | Passing Juice |
| 4 phases towards responsible AI | Interne | Passing Juice |
| Contact us or join | Interne | Passing Juice |
| best practices and applied principles | Interne | Passing Juice |
| contributions to industry standards | Externe | Passing Juice |
| 1. Human augmentation | Interne | Passing Juice |
| 2. Bias evaluation | Interne | Passing Juice |
| 3. Explainability by justification | Interne | Passing Juice |
| 4. Reproducible operations | Interne | Passing Juice |
| 5. Displacement strategy | Interne | Passing Juice |
| 6. Practical accuracy | Interne | Passing Juice |
| 7. Trust by privacy | Interne | Passing Juice |
| 8. Security risks | Interne | Passing Juice |
| Principles for Responsible Machine Learning | Interne | Passing Juice |
| AI-RFX Procurement Framework Page | Interne | Passing Juice |
Mots-clefs
Nuage de mots-clefs
procurement ethical page download institute network beta join framework more
Cohérence des mots-clefs
| Mot-clef | Contenu | Titre | Mots-clefs | Description | Niveaux de titre |
|---|---|---|---|---|---|
| download | 2 |  |
|
|
 |
| more | 2 | |
|
|
|
| ethical | 2 | |
|
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| institute | 1 | |
|
|
|
| procurement | 1 | |
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|
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Ergonomie
Url
Domaine : ethical.institute
Longueur : 17
Favicon
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Imprimabilité
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Astuces vitesse
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Excellent, votre site n'utilise pas de tableaux imbriqués. |
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Mauvais, votre site web utilise des styles css inline. |
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Génial, votre site web contient peu de fichiers CSS. |
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Mauvais, votre site web contient trop de fichiers javascript (plus de 6). |
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Parfait : votre site tire parti de gzip. |
Mobile
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Icône Apple |
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Méta tags viewport |
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Contenu FLASH |
Optimisation
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