Azure를 사용한 책임 있는 AI
Azure AI를 사용하여 책임 있게 AI 솔루션을 개발, 사용 및 제어할 수 있습니다.
Azure Machine Learning 사용하여 책임 있는 AI 솔루션 빌드
기계 학습 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 책임 있는 AI를 적용하여 공정하고, 설명 가능하고, 성능이 뛰어난 애플리케이션을 빌드하고 고객의 신뢰를 얻으세요. 책임 있는 AI 대시보드는 책임 있는 AI 기능을 통합하여 작업 흐름에서 심층 조사를 지원하고 모델 모니터링은 프로덕션에서 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 책임 있는 AI 성과 기록표(미리 보기)를 사용하여 비즈니스 대상 그룹을 위한 책임 있는 AI 메트릭을 컨텍스트화하고 AI 거버넌스, 규정 준수 및 협업을 간소화하세요.
공정성 및 설명 가능성을 위해 책임감 있게 개발
테이블 형식, 이미지 및 텍스트 모델을 포함하여 책임 있는 AI 대시보드에서 최신 알고리즘을 사용하여 기계 학습 모델을 빠르게 평가하세요. 재현 가능하고 자동화된 워크플로를 사용하여 통계 모델링, 예비 데이터 분석, 오류 분석, 반사실적 분석 및 인과 분석을 수행하고, 엔드투엔드 기계 학습 플랫폼 내에서 공정성, 해석 가능성 및 성능에 대해 모델을 평가하세요.
프로덕션에서 책임 있는 AI 강화
반사실적 서술을 사용하여 특정 결과 및 인과 분석을 생성하는 데 필요한 사항을 파악하여 새 정책을 사전에 적용하고 실제 변화에 영향을 미치세요. 그런 다음 모델 모니터링을 사용하여 프로덕션에서 모델 성능을 추적하고 최적화하세요. 유추 데이터 수집을 간소화하고 데이터 드리프트, 기능 특성 드리프트 및 데이터 품질 문제에 대한 시기 적절한 경고를 받아 모델 성능 및 비즈니스 결과를 지속적으로 개선하세요.
투명성 및 책임을 위한 관리
엔터프라이즈 개인 정보 보호 및 보안 제어, 60개 이상의 규정 준수 인증, 그리고 기계 학습 운영(MLOps)으로 기계 학습 자산을 보호하고 관리하세요. 데이터 계보를 쉽게 추적 및 이해하고 Microsoft Purview 커넥터를 사용하여 메타데이터 스토리지를 간소화하고 더 빠른 근본 원인 분석을 수행하세요. 기계 학습 모델에 대한 책임 있는 AI 성과 기록표(미리 보기)를 내보내 비즈니스 이해 관계자를 위한 책임 있는 AI 메트릭을 컨텍스트화하고 사전 협업을 촉진하세요.
신뢰할 수 있는 결과를 위한 책임 있는 빌드
책임 있는 AI를 운용하여 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 공정성, 안정성 및 설명성을 위한 모델 평가
데이터 기반의 실시간 의사 결정을 자신 있게 수행합니다. 프로덕션에서 AI 모델 성능 모니터링 및 최적화
이해 관계자 그룹 전체의 투명성, 책임 및 규정 준수를 위해 기계 학습 자산 보호 및 관리
관련 제품
책임 있는 AI를 사용하여 비즈니스 가치 창출 웨비나
주문형 시청: 책임 있는 AI를 사용하여 비즈니스 가치를 창출합니다.
Azure를 사용하여 기계 학습 기술 향상
Azure의 기계 학습에 대해 자세히 알아보고 30일 학습 경험을 통해 실습 자습서에 참여하세요. 이 학습 경험을 마치면 Azure Data Scientist Associate 인증에 응시할 준비를 마치게 됩니다.
고객이 책임 있는 AI를 실행하고 있습니다.
"Azure Machine Learning 및 책임 있는 AI 대시보드를 사용하면 결과를 이해하고 구체화하고 설명하는 데 필요한 도구가 있으므로 환자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다."
Dr. Justin Green, Health Education England North &Orthopaedic Surgical Registrar의 리더십 및 관리 연구원
a
"우리는 Azure Machine Learning의 모델 해석 기능을 통해 기계 학습 모델이 의미 있고 공정한 결과를 생성하고 있다는 높은 신뢰를 가지고 있습니다."
Daniel Engberg, 스칸디나비아 항공(SAS)의 데이터 분석 및 AI 책임자
