Innowacje w zakresie odpowiedzialnego uczenia maszynowego w usłudze Azure Machine Learning

Organizacje rozważające stosowanie rozwiązań sztucznej inteligencji mogą napotykać istotne trudności w opracowywaniu tych rozwiązań i korzystaniu z nich. Aby pomóc organizacjom w eliminowaniu tych barier, wdrażamy na platformie Azure wyniki najnowszych badań dotyczących odpowiedzialnego uczenia maszynowego, we współpracy z komitetem Aether i jego grupami roboczymi. Nowe funkcje odpowiedzialnego uczenia maszynowego w usłudze Azure Machine Learning i nasze zestawy narzędzi open source umożliwiają analitykom danych i deweloperom zrozumienie modeli uczenia maszynowego, ochronęosób i ich danych oraz uzyskanie kontroli nad całym procesem uczenia maszynowego. 

• Zrozumienie: Funkcje interpretowania modeli w usłudze Azure Machine Learning, ocena sprawiedliwości i funkcje ograniczania zagrożeń wykorzystujące zestaw Fairlearn umożliwiają tworzenie dokładniejszych i bardziej sprawiedliwych modeli. 
• Ochrona: Nowy zestaw narzędzi WhiteNoise zapewniający prywatność różnicową w usłudze Azure Machine Learning umożliwia klientom tworzenie modeli uczenia maszynowego na podstawie poufnych danych przy jednoczesnej ochronie prywatności. Te osiągnięcia to wynik współpracy pomiędzy firmą Microsoft i badaczami z instytutu IQSS i Wydziału Inżynierii Uniwersytetu Harvarda. Funkcje poufnego uczenia maszynowego umożliwiają zespołom analityków danych w firmie Microsoft tworzenie modeli przy użyciu poufnych danych w bezpiecznym środowisku, bez możliwości wyświetlania tych danych. Jeszcze w tym roku udostępnimy te funkcje poufnego uczenia maszynowego deweloperom i analitykom danych. 
• Kontrola: Usługa Azure Machine Learning oferuje funkcje automatycznego śledzenia pochodzenia danych i prowadzenia dziennika inspekcji zasobów uczenia maszynowego w celu spełnienia wymagań prawnych. Arkusze danych umożliwiają dokumentowanie zasobów uczenia maszynowego w ustandaryzowany sposób i zapewniają przejrzystość analitykom danych, audytorom i osobom podejmującym decyzje. Już teraz deweloperzy i analitycy danych mogą używać etykiet niestandardowych w usłudze Azure Machine Learning w celu wdrażania arkuszy danych dla modeli.

Te innowacje w usłudze Azure Machine Learning i zestawie narzędzi open source to rezultat wielu lat badań. Oferują organizacjom szerokie możliwości rozwoju rozwiązań sztucznej inteligencji w sposób odpowiedzialny.

Dowiedz się więcej.