責任ある機械学習 (責任ある ML)

データ サイエンティストや開発者が責任を持ってイノベーションを起こせるようにする Azure Machine Learning 機能。

データ、モデル、プロセスを理解、保護、コントロールし、信頼できるソリューションを構築します。

最先端のテクノロジで、ML を開発、デプロイ、使用できるようにします。責任ある AI の原則を実践し、ML ライフサイクル全体で信頼を築きます。

理解

モデルの可視化、モデルのビヘイビアーの説明、不公平性の検出と軽減をすべて、すぐに使用できる視覚化で行います。

保護

差分プライバシー技術を適用して機密データを保護し、漏えいを防ぎます。セキュリティで保護された環境でデータを暗号化してモデルを構築し、機密性を維持します。

コントロール

組み込みの系列と監査トライアル機能を使用し、規制要件を満たすためにモデル メタデータを文書化して、責任あるプロセスを可能にします。

モデルを理解して公平性を構築する

モデルのビヘイビアーを説明し、予測に最も影響を与える特徴を明らかにします。モデルのトレーニングと推論中に、グラスボックス モデルとブラックボックス モデルの両方に組み込みの Explainer を使用します。対話型の視覚化を使用してモデルを比較し、What-If 分析を実行してモデルの正確性を高めることができます。最先端のアルゴリズムを使用して、モデルの公平性をテストします。ML ライフサイクル全体で不公平性を軽減し、軽減されたモデルを比較し、必要に応じて意図的な公平性と正確性のトレードオフを調整します。

データのプライバシーと機密性を保護

差分プライバシーの最新のイノベーションを使用してプライバシーを保護するモデルを構築します。これにより、機密情報の漏えいを制限するために、データに正確なレベルの統計ノイズが注入されます。データ漏えいを特定し、繰り返しのクエリをインテリジェントに制限して、公開リスクを管理します。

機械学習専用に設計された暗号化および機密機械学習 (近日公開) の手法を使用し、機密データを使用してモデルを安全に構築します。

ML プロセスのすべてのステップをコントロールおよび管理

組み込みの機能にアクセスして自動的に系列を追跡し、ML ライフサイクル全体で監査トライアルを作成します。データセット、モデル、実験、コードなどを追跡して、ML プロセスを完全に可視化します。カスタム タグを使用してモデル データシートを実装し、キー モデルのメタデータを文書化し、アカウンタビリティを向上させ、責任あるプロセスを保証します。

責任のある ML の実例を見る

モデルの可視性を高めてそのビヘイビアーを説明する

モデルの可視性を高めてそのビヘイビアーを説明する

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隠れた偏りのないモデルで重要な意思決定を行う

隠れた偏りのないモデルで重要な意思決定を行う

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差分プライバシー技術を使用して機密データセットを保護する

差分プライバシー技術を使用して機密データセットを保護する

差分プライバシー技術を使用して機密データセットを保護する

責任ある ML を使用しているお客様

"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 氏 (Partner and Data Analytics Leader、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 氏 (データ アナリティクスおよび人工知能統括、スカンジナビア航空)
Scandinavian Airlines

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