IA responsable con Azure
Desarrolle, utilice y administre soluciones de IA de forma responsable con Azure AI.
Cree soluciones de IA responsables con Azure Machine Learning
Aplique la IA responsable en todo el ciclo de vida de desarrollo del aprendizaje automático para crear aplicaciones justas, explicables y eficaces que se ganen la confianza de los clientes. El panel de control de IA responsable consolida las capacidades de la IA responsable para respaldar las investigaciones en profundidad en su flujo de trabajo, mientras que la supervisión de modelos le ayuda a optimizar el rendimiento en producción. Contextualice métricas de inteligencia artificial responsables para audiencias empresariales con el cuadro de mandos de IA responsable (versión preliminar) para simplificar la gobernanza, el cumplimiento y la colaboración de la inteligencia artificial.
Desarrollar responsablemente la equidad y la explicabilidad
Evalúe rápidamente su modelo de aprendizaje automático con algoritmos de última generación en el panel de control de IA responsable, incluidos modelos tabulares, de imagen y de texto. Utilizando flujos de trabajo reproducibles y automatizados, realice modelado estadístico, análisis exploratorio de datos, análisis de errores, análisis hipótesis de contraste y análisis causal, y evalúe su modelo en cuanto a imparcialidad, interpretabilidad y rendimiento, todo ello dentro de una plataforma de aprendizaje automático integral.
Reforzar la IA responsable en la producción
Utilizar contrafactuales para entender qué se necesita para producir un resultado específico y análisis causales para aplicar proactivamente nuevas políticas y efectuar cambios en el mundo real. A continuación, realice un seguimiento y optimice el rendimiento del modelo en producción con la supervisión del modelo. Simplifique la recopilación de datos de inferencia y reciba alertas oportunas sobre desviación de datos, desviación de atributos de características y problemas de calidad de datos para mejorar continuamente el rendimiento del modelo y los resultados empresariales.
Administrar para la transparencia y la rendición de cuentas
Proteja y administre sus activos de Machine Learning con controles de privacidad y seguridad empresarial, más de 60 certificaciones de cumplimiento y operaciones de aprendizaje automático (MLOps). Realice un seguimiento y comprenda fácilmente el linaje de los datos y utilice el conector para Microsoft Purview para agilizar el almacenamiento de metadatos y realizar análisis más rápidos de las causas raíz. Exporte tarjetas de puntuación de IA responsable (vista previa) para sus modelos de aprendizaje automático con el fin de contextualizar las métricas de IA responsable para las partes interesadas de la empresa y fomentar la colaboración proactiva.
Generar con responsabilidad para obtener resultados fiables
Ponga en práctica una IA responsable para obtener resultados fiables. Evaluar los modelos en cuanto a equidad, confiabilidad y explicabilidad
Tome decisiones basadas en datos en tiempo real con total confianza. Supervisar y optimizar el rendimiento del modelo de IA en producción
Proteja y controle sus activos de aprendizaje automático para garantizar la transparencia, la responsabilidad y el cumplimiento por parte de todos los grupos de interés
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Seminario web sobre cómo impulsar el valor empresarial con IA responsable
Ve a petición: Impulsar el valor empresarial con IA responsable.
Recursos y documentación
Desarrolle sus conocimientos del aprendizaje automático con Azure
Obtenga más información sobre Machine Learning en Azure y participe en tutoriales prácticos en un recorrido de aprendizaje de 30 días. Cuando acabe, estará preparado para la certificación Azure Data Scientist Associate.
Los clientes ponen en práctica la IA responsable
"Con Azure Machine Learning y el panel de IA responsable, disponemos de las herramientas que necesitamos para comprender, perfeccionar y explicar nuestros resultados, de modo que podamos atender mejor a nuestros pacientes."
Dr. Justin Green, becario de liderazgo y administración en Health Education England North & Orthopedic Surgical Registrar
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"Con la interpretación del modelo en Azure Machine Learning, tenemos un alto grado de confianza en que nuestro modelo de aprendizaje automático está generando resultados significativos y justos."
Daniel Engberg, Director de análisis de datos e IA, Scandinavian Airlines (SAS)
