Share via

Felelős AI-elemzések megosztása a Felelős AI scorecard használatával (előzetes verzió)

  • Cikk

A Felelős AI-irányítópultot gépi tanulási szakemberek és adattudósok számára terveztük a modellelemzések feltárására és értékelésére, valamint az adatvezérelt döntések tájékoztatására. Bár a felelősségteljes mesterséges intelligencia gyakorlatilag a gépi tanulási életciklusban való implementálásában is segíthet, néhány igény még nem merült fel:

  • Gyakran van eltérés a gépi tanulási szakemberek számára tervezett, műszaki felelős AI-eszközök és az éles környezetet meghatározó etikai, szabályozási és üzleti követelmények között.
  • Bár a gépi tanulás életciklusa a technikai és a nem technikai érdekelt feleket is magában foglalja a ciklusban, kevés támogatás áll rendelkezésre a több érdekelt fél közötti hatékony összehangolás lehetővé tételéhez, így a műszaki szakértők időben kaphatnak visszajelzést és útmutatást a nem műszaki érdekelt felektől.
  • Az AI-szabályozások nélkülözhetetlenek ahhoz, hogy auditálás céljából meg lehessen osztani a modelleket és az adatelemzéseket az ellenőrökkel és a kockázatkezelési tisztviselőkkel.

Az Azure Machine Learning-ökoszisztéma használatának egyik legnagyobb előnye a modell- és adatelemzések archiválása az Azure Machine Learning futtatási előzményeiben (a későbbi gyors referencia érdekében). Ennek az infrastruktúrának a részeként, valamint a gépi tanulási modellek és a hozzájuk tartozó Felelős AI-irányítópultok mellé bevezetjük a Felelős AI-scorecardot, amellyel az ML-szakemberek könnyen létrehozhatják és megoszthatják adataikat és modellállapot-rekordjaikat.

Fontos

Ez a funkció jelenleg nyilvános előzetes verzióban érhető el. Ez az előzetes verzió szolgáltatói szerződés nélkül érhető el, éles számítási feladatokhoz nem ajánljuk. Előfordulhat, hogy néhány funkció nem támogatott, vagy korlátozott képességekkel rendelkezik.

További információ: Kiegészítő használati feltételek a Microsoft Azure előzetes verziójú termékeihez.

Kinek érdemes felelős AI-scorecardot használnia?

  • Ha Ön adatelemző vagy gépi tanulási szakember, a modell betanítása és a megfelelő Felelős AI-irányítópult(ok) létrehozása után kiértékelési és döntéshozatali célokra, ezeket a tanulásokat a PDF-scorecardon keresztül nyerheti ki, és egyszerűen megoszthatja a jelentést a műszaki és a nem műszaki érdekelt felekkel, hogy bizalmat építsen ki és jóváhagyást nyerjen az üzembe helyezéshez.

  • Ha Ön termékmenedzser, üzleti vezető vagy egy AI-termék felelőse, átadhatja a kívánt modellteljesítmény- és méltányossági célértékeket( például a cél pontosságát, a célhibák arányát stb.) az adatelemzési csapatnak, és megkérheti őket, hogy az azonosított célértékek alapján hozza létre ezt a scorecardot, és hogy a modell megfelel-e nekik. Ez útmutatást nyújthat arra vonatkozóan, hogy a modellt üzembe kell-e helyezni vagy tovább kell-e fejleszteni.

Következő lépések