Machine Learning responsabile

Funzionalità di Azure Machine Learning che permettono a data scientist e sviluppatori di innovare responsabilmente.

Ottieni informazioni, proteggi e controlla i dati, i modelli e i processi per creare soluzioni attendibili.

Tecnologia all'avanguardia che consente lo sviluppo, la distribuzione e l'uso di Machine Learning responsabile. Applica i principi di intelligenza artificiale responsabile e offri l'affidabilità nell'intero ciclo di vita di Machine Learning.

Comprensione

Ottieni la visibilità nei modelli, spiega il comportamento dei modelli e rileva e mitiga la mancanza di equità, tutto con visualizzazioni predefinite.

Protezione

Applica le tecniche di privacy differenziale per proteggere i dati sensibili ed evitare le perdite di dati. Crittografa i dati e crea modelli in un ambiente sicuro per mantenere la riservatezza.

Controllo

Usa le funzionalità predefinite di derivazione e audit trail e consenti un processo responsabile documentando i metadati dei modelli in modo da rispettare i requisiti normativi.

Ottieni informazioni sui modelli e crea per assicurare l'equità

Spiega il comportamento del modello e scopri le funzionalità che hanno il maggiore impatto sulle stime. Usa explainer predefiniti per modelli "glass box" e "black box" durante il training dei modelli e le inferenze. Usa le visualizzazioni interattive per confrontare i modelli ed eseguire analisi what-if per migliorare l'accuratezza dei modelli. Testa l'equità dei modelli usando algoritmi all'avanguardia. Mitiga la mancanza di equità nel ciclo di vita di Machine Learning, confronta i modelli mitigati e ottieni compromessi intenzionali tra l'equità e l'accuratezza, in base alla necessità.

Proteggi la privacy e la riservatezza dei dati

Crea modelli che assicurano la privacy usando le innovazioni più recenti a livello di privacy differenziale, che inserisce livelli precisi di elementi statistici non significativi nei dati per limitare la divulgazione di informazioni riservate. Identifica le perdite di dati e limita in modo intelligente le query ripetute per gestire il rischio di esposizione.

Usa la crittografia e le tecniche di Confidential Machine Learning (presto disponibile) progettate in modo specifico per Machine Learning per creare in modo sicuro modelli con dati riservati.

Controlla e regolamenta ogni passaggio del processo di Machine Learning

Accedi alle funzionalità predefinite per verificare automaticamente la derivazione e crea un audit trail nell'intero ciclo di vita di Machine Learning. Ottieni la visibilità completa nel processo di Machine Learning verificando set di dati, modelli, esperimenti, codice e altro ancora. Usa i tag personalizzati per implementare fogli dati dei modelli, documentare i metadati dei modelli essenziali, incrementare la responsabilità e assicurare un processo responsabile.

Prova Machine Learning responsabile

Ottieni una migliore visibilità nei modelli per spiegarne il comportamento

Ottieni una migliore visibilità nei modelli per spiegarne il comportamento

Ottieni una migliore visibilità nei modelli per spiegarne il comportamento

Prendi decisioni essenziali con modelli privi di distorsioni nascoste

Prendi decisioni essenziali con modelli privi di distorsioni nascoste

Prendi decisioni essenziali con modelli privi di distorsioni nascoste

Uso delle tecniche di privacy differenziale per proteggere i set di dati sensibili

Uso delle tecniche di privacy differenziale per proteggere i set di dati sensibili

Uso delle tecniche di privacy differenziale per proteggere i set di dati sensibili

Clienti che usano Machine Learning responsabile

"Azure Machine Learning and its Fairlean capabilities offer advanced fairness and explainability that have helped us deploy trustworthy AI solutions for our customers, while enabling stakeholder confidence and regulatory compliance."

Alex Mohelsky, Partner and Data Analytics Leader at EY Canada
Ernst & Young

"Azure Machine Learning helps us build AI responsibly and build trust with our customers. Using the interpretability capabilities in the fraud detection efforts for our loyalty program, we are able to understand models better, identify genuine cases of fraud, and reduce the possibility of erroneous results."

Daniel Engberg, Head of Data Analytics and Artificial Intelligence, Scandinavian Airlines
Scandinavian Airlines

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