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Azure를 사용하는 책임 있는 AI

Azure AI를 사용하여 책임감 있게 AI 솔루션 개발, 사용 및 관리

Azure AI를 사용하여 신뢰할 수 있는 솔루션을 책임감 있게 구축

개발부터 배포까지 책임 있는 AI 애플리케이션을 빌드하고 기계 학습인식 서비스 기술을 통해 고객의 신뢰를 얻으세요.

신뢰할 수 있는 결과를 제공하기 위한 공정성, 신뢰성 및 설명 가능성을 위한 AI 솔루션의

책임 있는 개발

배포 시 피해를 최소화하면서 성능을 최적화하기 위한 지침을 적용하여 AI 솔루션의 책임 있는 사용

긍정적인 결과를 달성하기 위한 투명성과 책임을 위한 AI 솔루션의 책임 있는 거버넌스

Azure Machine Learning에서 책임 있는 AI 대시보드를 사용하여 기계 학습 모델을 평가하세요. 재현 가능하고 자동화된 워크플로를 사용하여 모델 공정성, 설명 가능성, 오류 분석, 인과 관계 분석, 모델 성능 및 탐색적 데이터 분석을 평가하세요.

책임 있는 AI 대시보드에서 인과 관계 분석을 통해 실제 개입 및 정책을 수립합니다. 배포 시 Azure Machine Learning 작업 영역에서 훈련된 기계 학습 모델에 대한 책임 있는 AI 성과 기록표를 생성합니다.

기계 학습 모델에 대한 책임 있는 AI 스코어카드를 PDF로 내보내 책임 있는 AI 메트릭을 컨텍스트화하세요. 기술 및 비기술 대상 모두와 공유하여 이해 관계자를 참여시키고 규정 준수 검토를 간소화하세요.

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Azure를 사용하여 기계 학습 기술 함양

30일 학습 경험을 통해 Azure의 기계 학습에 대해 자세히 알아보고 실습 자습서에 참여하세요. 이 학습 경험을 마치면 Azure Data Scientist Associate 인증에 응시할 준비를 마치게 됩니다.

고객들이 책임 있는 AI를 위한 실천을 단행하고 있습니다.

"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, Health Education England North 리더십 및 경영 부문 연구원 및 정형외과 수련의
NHS

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

Alex Mohelsky, EY Canada 파트너 및 자문 데이터, 분석 및 AI 리더
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, Scandinavian Airlines(SAS) 데이터 분석 및 AI 책임자
Scandinavian Airlines

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