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IA responsable con Azure

Desarrolle, use y controle soluciones de IA de forma responsable con Azure AI

Cree soluciones de confianza de forma responsable con Azure AI

Compile aplicaciones de IA responsable desde el desarrollo hasta la implementación y obtenga la confianza de sus clientes con tecnologías de aprendizaje automático y Cognitive Services.

Desarrollo responsable de soluciones de IA para obtener equidad, confiabilidad y capacidad de explicación para proporcionar resultados de confianza

Uso responsable de soluciones de IA mediante la aplicación de instrucciones para optimizar el rendimiento y minimizar los daños cuando se implementan

Gobierno responsable de soluciones de IA para la transparencia y la responsabilidad a fin de lograr resultados positivos

Evalúe el modelo de aprendizaje automático con el panel de IA responsable con Azure Machine Learning. Use los flujos de trabajo reproducibles y automatizados para evaluar la equidad del modelo, la explicación, el análisis de errores, el análisis causal, el rendimiento del modelo y el análisis de datos exploratorios.

Realice intervenciones y directivas reales con un análisis causal en el panel de IA responsable. Genere un cuadro de mandos de IA responsable para los modelos de aprendizaje automático entrenados en el área de trabajo de Azure Machine Learning durante la implementación.

Exporte el cuadro de mandos de IA responsable de los modelos de aprendizaje automático a un PDF para contextualizar las métricas de IA responsables. Compártalo con audiencias técnicas y no técnicas para implicar a las partes interesadas y simplificar la revisión de cumplimiento.

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Obtenga más información sobre el aprendizaje automático en Azure y participe en tutoriales prácticos en este recorrido de aprendizaje de 30 días. Cuando termine, estará preparado para obtener la certificación Azure Data Scientist Associate.

Los clientes están poniendo en práctica la IA responsable

"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, miembro de dirección y administración del Health Education England North & Orthopedic Surgical Registrar
NHS

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

Analytics Mohelsky, asociado y consultor de datos, analista y coordinador de IA, 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, director de análisis de datos e inteligencia artificial en Scandinavian Airlines (SAS)
Scandinavian Airlines

Cuando lo desee podemos configurar su cuenta gratuita de Azure

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