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Verantwortungsvolle KI mit Azure

Verantwortungsbewusstes Entwickeln, Verwenden und Steuern von KI-Lösungen mit Azure KI

Verantwortungsvolles Erstellen vertrauenswürdiger Lösungen mit Azure KI

Entwickeln Sie verantwortlichen KI-Anwendungen von der Entwicklung bis zur Bereitstellung, und verdienen Sie das Vertrauen Ihrer Kunden mit Machine Learning und Cognitive Services-Technologie.

Verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Lösungen für Fairness, Zuverlässigkeit und Erklärbarkeit, um vertrauenswürdige Ergebnisse zu erzielen

Verantwortlicher Einsatz von KI-Lösungen, indem Sie Anleitungen anwenden, um die Leistung zu optimieren und gleichzeitig Schäden bei der Bereitstellung minimieren

Verantwortungsvolle Steuerung von KI-Lösungen, um Transparenz und Verantwortlichkeit zu gewährleisten und dadurch positive Ergebnisse zu erzielen

Bewerten Sie Ihr Machine Learning-Modell mithilfe des Dashboards für verantwortungsvolle KI mit Azure Machine Learning. Verwenden Sie reproduzierbare und automatisierte Workflows, um modellorientierte Fairness, Erklärbarkeit, Fehleranalyse, kausale Analyse, Modellleistung und explorative Datenanalysen zu bewerten.

Erstellen Sie mithilfe der kausalen Analyse im Dashboard für verantwortungsvolle KI reale Strategien und Richtlinien. Generieren Sie zur Bereitstellungszeit eine Scorecard für verantwortungsbewusste KI für trainierte Machine Learning-Modelle in Ihrem Azure Machine Learning Arbeitsbereich.

Exportieren Sie die Scorecard für verantwortliche KI für Ihre Machine Learning-Modelle in eine PDF, um die Metriken für verantwortliche KI zu kontextualisieren. Teilen Sie es mit technischen und nicht technischen Zielgruppen, um Projektbeteiligte einzubeziehen und die Complianceprüfung zu optimieren.

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Kunden setzen verantwortungsvolle KI in die Praxis um

"With Azure Machine Learning and the Responsible AI dashboard, we have the tools we need to understand, refine, and explain our outcomes so we can better serve our patients."

Dr. Justin Green, Leadership and Management Fellow bei Health Education England North & orthopädisch-chirurgischer Assistenzarzt
NHS

"We see Azure Machine Learning and our partnership with Microsoft as critical to driving increased adoption and acceptance of AI from the regulators."

Alex Mohelsky, Partner und Advisory Data, Analyse, und KI-Leiter, EY Canada
Ernst & Young

"With model interpretability in Azure Machine Learning, we have a high degree of confidence that our machine learning model is generating meaningful and fair results."

Daniel Engberg, Leiter der Datenanalyse und künstlicher Intelligenz, Scandinavian Airlines (SAS)
Scandinavian Airlines

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