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Nuova innovazione per Machine Learning responsabile in Azure Machine Learning

Data di pubblicazione: 19 maggio, 2020

Le organizzazioni che intendono adottare l'intelligenza artificiale devono affrontare problematiche significative per sviluppare e usare responsabilmente questa tecnologia. Per aiutare le organizzazioni a superare questa barriera, offriamo la ricerca più recente sull'intelligenza artificiale responsabile in Azure, in collaborazione con Aether Committee e i rispettivi gruppi di lavoro. Le nuove funzionalità di Machine Learning responsabile in Azure Machine Learning e i toolkit open source permettono a data scientist e sviluppatori di comprendere i modelli di Machine Learning, proteggere le persone e i rispettivi dati e controllare il processo di Machine Learning end-to-end. 

  • Comprensione: le funzionalità di interpretabilità dei modelli in Azure Machine Learning e le funzionalità di valutazione dell'equità e mitigazione con Fairlearn consentono lo sviluppo di modelli più accurati ed equi. 
  • Protezione: il nuovo toolkit WhiteNoise per la privacy differenziale può essere usato con Azure Machine Learning per permettere ai clienti di creare modelli di Machine Learning usando dati sensibili, proteggendo al tempo stesso la privacy dei singoli. Questo è il risultato della collaborazione tra Microsoft e i ricercatori di Harvard IQSS and School of Engineering. Le funzionalità di Confidential Machine Learning permettono ai team di data science in Microsoft di creare modelli basati su dati riservati in un ambiente sicuro, senza la possibilità di visualizzare i dati. Queste funzionalità di Confidential Machine Learning saranno disponibili per sviluppatori e data scientist nel corso dell'anno. 
  • Controllo: Azure Machine Learning offre funzionalità per la verifica automatica della derivazione e la conservazione di un audit trail di asset di Machine Learning per rispettare i requisiti normativi. I fogli dati forniscono un metodo standardizzato per documentare gli asset di Machine Learning e offrono la trasparenza a data scientist, revisori e decision maker. Sviluppatori e data scientist possono usare tag personalizzati in Azure Machine Learning per implementare subito fogli dati per i modelli.

Queste nuove innovazioni per Azure Machine Learning e toolkit open source sono basate su decenni di ricerca e offrono alle organizzazioni un set completo di funzionalità per sviluppare in modo responsabile soluzioni di intelligenza artificiale.

Altre informazioni.

  • Azure Machine Learning
  • Features

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