Azure Machine Learning'de Sorumlu Yapay Zeka karnesi (önizleme) kullanma
ŞUNLAR IÇIN GEÇERLIDIR:Azure CLI ml uzantısı v2 (geçerli)Python SDK azure-ai-ml v2 (geçerli)
Azure Machine Learning Sorumlu Yapay Zeka karnesi, sorumlu yapay zeka panosu içgörüleri ve makine öğrenmesi modellerinize eşlik edecek özelleştirmeler temelinde oluşturulan bir PDF raporudur. PDF karnenizi kolayca yapılandırabilir, indirebilir ve teknik ve teknik olmayan proje katılımcılarınızla paylaşarak bunları verileriniz ve modelinizin durumu ve uyumluluğu hakkında eğitebilir ve güven oluşturmaya yardımcı olabilirsiniz. Karneyi, proje katılımcılarını modelinizin özellikleri hakkında bilgilendirmek için denetim incelemelerinde de kullanabilirsiniz.
Önemli
Bu özellik şu anda genel önizlemededir. Bu önizleme sürümü bir hizmet düzeyi sözleşmesi olmadan sağlanır ve üretim iş yükleri için bunu önermeyiz. Bazı özellikler desteklenmiyor olabileceği gibi özellikleri sınırlandırılmış da olabilir.
Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları.
Sorumlu AI karnenizi nerede bulabilirsiniz?
Sorumlu yapay zeka karneleri, Sorumlu yapay zeka panolarınıza bağlanır. Sorumlu yapay zeka karnenizi görüntülemek için Azure Machine Learning stüdyosu'de Model'i seçerek model kayıt defterinize gidin. Ardından Sorumlu yapay zeka panosunu ve karnesini oluşturduğunuz kayıtlı modeli seçin. Modelinizi seçtikten sonra, oluşturulan panoların listesini görüntülemek için Sorumlu Yapay Zeka sekmesini seçin. Sorumlu Yapay Zeka İçgörüleri ve ardından **Tüm PDF karnelerini görüntüle'yi seçerek Sorumlu AI karne PDF'sini dışarı aktarmak istediğiniz panoyu seçin.
Bu pano için oluşturulan tüm Sorumlu yapay zeka karnelerinin listesini görüntülemek için Sorumlu yapay zeka karnesi (önizleme) seçeneğini belirleyin.
Listede, indirmek istediğiniz karneyi seçin ve ardından PDF'yi makinenize indirmek için İndir'i seçin.
Sorumlu yapay zeka karnenizi okuma
Sorumlu yapay zeka karnesi, Sorumlu yapay zeka panonuzdaki önemli içgörülerin PDF özetidir. Karnenin ilk özet segmenti, proje katılımcılarınızın modelin dağıtılmaya hazır olup olmadığını belirlemesine yardımcı olmak için makine öğrenmesi modeline ve ayarladığınız temel hedef değerlere genel bir bakış sağlar:
Veri analizi segmenti, verilerinizin özelliklerini gösterir çünkü verilerinizin doğru bir şekilde anlaşılmasına gerek kalmadan herhangi bir model hikayesi tamamlanmamıştır:
Model performans segmenti, modelinizin tahminlerinizin en önemli ölçümlerini ve özelliklerini ve istediğiniz hedef değerleri ne kadar iyi karşıladıklarını gösterir:
Ardından, modelinizin kör noktalarını görmeniz için otomatik olarak ayıklanan en yüksek performanslı ve en kötü performans gösteren veri kohortlarını ve alt grupları da görüntüleyebilirsiniz:
Model tahminlerinizi etkileyen en önemli faktörleri görebilirsiniz. Bu, modelinizin görevini nasıl gerçekleştirdiği konusunda güven oluşturma gereksinimidir:
Model eşitliği içgörülerinizin özetlenmiş olduğunu görebilir ve modelinizin istediğiniz hassas gruplar için ayarladığınız eşitlik hedef değerlerini ne kadar iyi karşıladiğini inceleyebilirsiniz:
Son olarak, veri kümenizin nedensel içgörülerini özetlenmiş olarak görebilirsiniz. Bu bilgiler, tanımladığınız faktörlerin veya tedavilerin gerçek dünya sonucu üzerinde herhangi bir nedensel etkisi olup olmadığını belirlemenize yardımcı olabilir:
Sonraki adımlar
- CLI v2 ve SDK v2 veya Azure Machine Learning stüdyosu kullanıcı arabirimi aracılığıyla Sorumlu yapay zeka panosu oluşturmaya yönelik nasıl yapılır kılavuzuna bakın.
- Sorumlu yapay zeka panosunun arkasındaki kavramlar ve teknikler hakkında daha fazla bilgi edinin.
- YAML veya Python ile Sorumlu yapay zeka panosu oluşturmak için örnek YAML ve Python not defterlerini görüntüleyin.
- Bu teknoloji topluluğu blog gönderisinde veri ve modellerde hata ayıklamak ve daha iyi karar alma konusunda bilgi vermek için Sorumlu yapay zeka panosunu ve karnesini nasıl kullanabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinin.
- Sorumlu yapay zeka panosunun ve karnesinin Birleşik Krallık Ulusal Sağlık Hizmeti (NHS) tarafından gerçek hayattaki bir müşteri hikayesinde nasıl kullanıldığı hakkında bilgi edinin.
- Bu etkileşimli yapay zeka laboratuvarı web tanıtımıyla Sorumlu yapay zeka panosunun özelliklerini keşfedin.