加入Discord 🔎 可解释性和偏差# 这些教程向你展示如何使用 Argilla 解释你的数据。 🗺️ 使用 disaggregators 向文本添加偏差-平等特征 MLOps 步骤：标注NLP 任务：Text2Text库：Disaggregators技术：可解释性 🔐 使用 DVC 备份和版本控制 Argilla Datasets MLOps 步骤：部署、监控NLP 任务：Text2Text库：dvc技术：可解释性 🧐 使用 cleanlab 查找标签错误 MLOps 步骤：训练、监控NLP 任务：TextClassification库：cleanlab技术：可解释性 🕵️♀️ 使用模型可解释性方法分析预测 MLOps 步骤：监控NLP 任务：TextClassification库：shap, transformers-interpret技术：可解释性 💡 使用 GPT-3 和 Argilla 构建和测试零样本情感分类器 MLOps 步骤：标注NLP 任务：TextClassification库：OpenAI技术：少样本, 可解释性 🧼 使用你的模型损失清理标签 MLOps 步骤：监控NLP 任务：TextClassification库：Argilla, transformers技术：可解释性 💫 探索和分析 spaCy NER 管道 MLOps 步骤：标注NLP 任务：TokenClassification (NER)库：spaCy技术：可解释性 💡 使用 GPT-3 和 Argilla 构建和测试零样本情感分类器 MLOps 步骤：标注NLP 任务：TextClassification库：OpenAI技术：少样本, 可解释性
