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Azure 的 負責任 AI

使用 Azure AI 以負責的方式開發、使用及管理 AI 解決方案。

使用 Azure Machine Learning 建置負責任 AI 解決方案

在機器學習開發生命週期中運用負責任 AI,以建立公平、可解釋且高效能的應用程式,贏得客戶的信任。此負責任 AI 儀表板整合了負責任 AI 功能,以支援您工作流程中的深入調查,而模型監視可協助您將生產環境中的效能最佳化。使用負責任 AI 計分卡 (預覽),將用於商務對象的負責任 AI 計量情境化,以簡化 AI 治理、合規性和共同作業。

為公平性與可解釋性而負責任地開發

在負責任 AI 儀表板中,使用最先進的演算法快速評估您的機器學習模型 (包括表格式、影像和文字模型)。使用可重現且自動化的工作流程,在端對端機器學習平台內執行統計模型建構、探索式資料分析、錯誤分析、反事實分析及原因分析,以及評估模型的公平性、可解釋性和其效能。

在生產環境中強化負責任 AI

使用反事實分析來了解產生特定結果和進行原因分析需要哪些項目,以主動地套用新原則並影響真實世界的變更。然後,使用模型監視追蹤並最佳化生產環境中的模型效能。簡化推斷資料收集,並取得資料漂移、特徵屬性漂移和資料品質問題的及時警示,以持續改善模型效能和業務成果。

治理透明度與責任

使用企業隱私權和安全性控制措施、超過 60 個合規性認證,以及機器學習作業 (MLOps) 來保護及治理您的機器學習資產。輕鬆追蹤及了解資料譜系,並使用 Microsoft Purview 連接器以簡化中繼資料儲存體,並更快速地進行根本原因分析。為您的機器學習模型匯出負責任 AI 計分卡 (預覽),將用於商務專案關係人的負責任 AI 計量情境化,並促進主動式共同作業。

為受信任結果建置責任

操作負責任 AI 以提供受信任結果。評估模型的公平性、可靠性和可解釋性

有信心地做出即時的資料驅動決策。監視和最佳化生產環境中的 AI 模型效能

保護並治理您的機器學習資產,以在專案關係人群組之間實現透明度、責任和合規性

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一個人坐在會議室內的膝上型電腦前,而且正在說話。

客戶正實際操作負責任 AI

"藉由 Azure 機器學習和負責任 AI 儀表板,我們擁有了解、精簡和解釋結果所需的工具,來為病患提供更好的服務。"
Dr.Justin Green,Health Education England North & Orthopedic Surgical Registrar 領導與管理研究醫師
一位醫生與病患坐在一起,在平板電腦中查看他們的健康資料

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"有了 Azure Machine Learning 中的模型可解譯性,我們高度信賴機器學習模型正在產生有意義且公平的結果。"
Daniel Engberg,北歐航空 (SAS) 資料分析與 A 主管
站在一架北歐航空飛機前的空服員
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