Azure Machine Learning의 새로운 책임 있는 ML 혁신

조직은 AI(인공 지능) 채택에 기대를 걸고 있지만 AI를 책임감 있게 개발하고 사용하는 데 상당한 어려움을 겪고 있습니다. 조직에서 이러한 장애물을 극복하는 데 도움이 되도록 Aether Committee 및 작업 그룹과의 협업으로 Azure에 대한 책임 있는 AI의 최신 연구를 제공하고 있습니다. Azure Machine Learning 및 오픈 소스 도구 키트에서 새로운 책임 있는 ML은 데이터 과학자 및 개발자가 기계 학습 모델을 이해하고 사람과 데이터를 보호하고, 엔드투엔드 기계 학습 과정을 제어하도록 역량을 강화해줍니다. 

• 이해: Azure Machine Learning의 모델 해석력 기능 및 Fairlearn을 사용한 공정성 평가와 완화 기능으로 보다 정확하고 공정한 모델을 개발할 수 있습니다. 
• 보호: 새로운 차등 개인 정보 보호 WhiteNoise 도구 키트를 Azure Machine Learning과 함께 사용하면 고객이 중요한 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 빌드하면서 동시에 개인 정보를 보호할 수 있습니다. 이는 Microsoft와 Harvard의 IQSS and School of Engineering 연구원 간 파트너십의 결과입니다. 기밀 기계 학습 기능을 통해 Microsoft의 데이터 과학 팀은 데이터를 볼 수 없는 보안 환경에서 기밀 데이터에 대한 모델을 빌드할 수 있습니다. 이러한 기밀 기계 학습 기능을 올해 후반기에 개발자 및 데이터 과학자에게 제공합니다. 
• 제어: Azure Machine Learning은 규정 요구 사항을 충족하기 위해 자동으로 계보를 추적하고 ML 자산의 감사 내역을 유지하는 기능을 제공합니다. 데이터시트는 ML 자산을 문서화하는 표준화된 방식을 제공하며, 데이터 과학자, 감사자 및 의사 결정권자에게 투명도를 제공합니다. 개발자 및 데이터 과학자는 Azure Machine Learning의 사용자 지정 태그를 사용하여 현재 모델에 대한 데이터시트를 구현할 수 있습니다.

이러한 새로운 Azure Machine Learning 및 오픈 소스 도구 키트 혁신은 수십 년의 연구를 기반으로 하며, 조직에 AI 솔루션을 책임 있게 개발할 수 있는 포괄적인 기능 세트를 제공합니다.

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