ML responsável (Machine Learning responsável)

Funcionalidades do Azure Machine Learning que capacitam cientistas de dados e desenvolvedores a inovar com responsabilidade.

Entenda, proteja e controle seus dados, modelos e processos para criar soluções confiáveis.

Tecnologia de última geração que habilita o desenvolvimento, a implantação e o uso de ML responsável. Coloque os princípios de IA responsável em prática e crie confiança em todo o ciclo de vida de ML.

Entender

Obtenha visibilidade de seus modelos, explique o comportamento do modelo e detecte e reduza a parcialidade. Tudo isso com visualizações prontas para uso.

Proteja

Aplique técnicas de privacidade diferenciais para proteger dados confidenciais e evitar vazamentos. Criptografe dados e crie modelos em um ambiente seguro para manter a confidencialidade.

Controle

Use funcionalidades integradas de avaliação de auditoria e linhagem e habilite o processo responsável documentando metadados do modelo para atender aos requisitos regulatórios.

Entenda seus modelos e crie para fins de imparcialidade

Explique o comportamento do modelo e descubra os recursos que têm mais impacto nas previsões. Use os explicadores integrados para modelos de caixa de vidro e caixa preto durante o treinamento do modelo e a inferência. Use visualizações interativas para comparar modelos e executar teste de hipóteses para aprimorar a precisão do modelo. Teste seus modelos quanto à imparcialidade usando algoritmos de ponta. Reduza a parcialidade em todo o ciclo de vida do ML, compare os modelos mitigados e faça ajustes de imparcialidade intencional versus precisão conforme desejar.

Proteger a privacidade e a confidencialidade dos dados

Crie modelos que preservem a privacidade usando as inovações mais recentes em privacidade diferencial, que injeta níveis precisos de ruído estatístico nos dados para limitar a divulgação de informações confidenciais. Identifique vazamentos de dados e limite consultas repetitivas de modo inteligente para gerenciar o risco de exposição.

Use as técnicas de criptografia e machine learning confidencial (em breve) projetadas especificamente para machine learning para criar modelos com segurança usando dados confidenciais.

Controlar e governar em cada etapa do processo de ML

Acesse funcionalidades integradas para acompanhar automaticamente a linhagem e criar uma avaliação de auditoria em todo o ciclo de vida de ML. Obtenha visibilidade total do processo de ML acompanhando conjuntos de dados, modelos, experimentos, código e muito mais. Use marcas personalizadas para implementar folhas de documentos de modelo, documentar metadados de modelo de chave, aumentar a responsabilidade e garantir o processo responsável.

Ver o ML responsável em ação

Obter mais visibilidade dos modelos para explicar o comportamento deles

Obter mais visibilidade dos modelos para explicar o comportamento deles

Obter mais visibilidade dos modelos para explicar o comportamento deles

Tome decisões críticas com modelos sem vieses ocultos

Tome decisões críticas com modelos sem vieses ocultos

Tome decisões críticas com modelos sem vieses ocultos

Como usar técnicas de privacidade diferencial para proteger conjuntos de dados confidenciais

Como usar técnicas de privacidade diferencial para proteger conjuntos de dados confidenciais

Como usar técnicas de privacidade diferencial para proteger conjuntos de dados confidenciais

Clientes que usam ML responsável

"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, parceiro e líder em análise de dados na 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, chefe de análise de dados e inteligência artificial, Scandinavian Airlines
Scandinavian Airlines

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