Inovação de Uso Responsável de ML no Azure Machine Learning

À medida que as organizações procuram adotar a IA (inteligência artificial), elas enfrentam desafios significativos no desenvolvimento e no uso responsável da IA. Para ajudá-las a superar essa barreira, estamos levando a pesquisa mais recente sobre o uso responsável da IA ao Azure, em colaboração com o Comitê Aether e os respectivos grupos de trabalho. As novas funcionalidades de uso responsável de ML do Azure Machine Learning e nossos kits de ferramentas de software livre capacitam os desenvolvedores e os cientistas de dados a entender os modelos de machine learning, proteger as pessoas e os respectivos dados e controlar o processo de machine learning de ponta a ponta. 

• Entender: as funcionalidades de interpretabilidade do modelo do Azure Machine Learning e as funcionalidades de avaliação e mitigação de imparcialidade usando o Fairlearn permitem o desenvolvimento de modelos mais precisos e imparciais. 
• Proteger: o novo kit de ferramentas do WhiteNoise de privacidade diferencial pode ser usado com o Azure Machine Learning para permitir que os clientes criem modelos de machine learning usando dados confidenciais e protegendo a privacidade dos indivíduos. Essa é o resultado da parceria entre a Microsoft e os pesquisadores do IQSS e da Escola de Engenharia da Harvard. As funcionalidades de machine learning confidencial permitem que as equipes de ciência de dados da Microsoft criem modelos com base em dados confidenciais em um ambiente seguro, sem a capacidade de ver os dados. Disponibilizaremos essas funcionalidades de machine learning confidencial para desenvolvedores e cientistas de dados posteriormente neste ano. 
• Controlar: o Azure Machine Learning fornece funcionalidades para controlar automaticamente a linhagem e manter uma trilha de auditoria dos ativos de ML para atender aos requisitos regulamentares. As folhas de dados fornecem uma forma padronizada para documentar os ativos de ML e fornecer transparência a cientistas de dados, auditores e tomadores de decisões. Hoje, os desenvolvedores e os cientistas de dados podem usar marcas personalizadas no Azure Machine Learning para implementar folhas de dados para modelos.

Essas inovações do Azure Machine Learning e do kit de ferramentas de software livre foram criadas após várias décadas de pesquisa e fornecem às organizações um conjunto abrangente de funcionalidades para desenvolver soluções de IA com responsabilidade.

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