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IA responsável com o Azure

Desenvolva, utilize e governe soluções de IA de forma responsável com o Azure AI

Crie soluções de confiança de forma responsável com o Azure AI

Crie aplicações de IA responsável desde o desenvolvimento à implementação e ganhe a confiança dos seus clientes com tecnologia de aprendizagem automática e de serviços cognitivos.

Desenvolvimento responsável de soluções de IA para a equidade, fiabilidade e explicabilidade para fornecer resultados fidedignos

Utilização responsável de soluções de IA, aplicando orientações para otimizar o desempenho, minimizando os danos quando implementada

Governação responsável de soluções de IA para transparência e responsabilidade para alcançar resultados positivos

Avalie o seu modelo de machine learning ao utilizar o dashboard de IA responsável com o Azure Machine Learning. Com fluxos de trabalho reproduzíveis e automatizados, avalie a equidade do modelo, a explicabilidade, a análise de erros, a análise causal, o desempenho do modelo e a análise de dados exploratória.

Faça intervenções e políticas da vida real com análise causal no dashboard de IA responsável. Gere uma tabela de indicadores de IA responsável para modelos de machine learning preparados na sua área de trabalho do Azure Machine Learning no momento da implementação.

Exporte a tabela de indicadores de IA responsável para os seus modelos de machine learning para um PDF, para contextualizar as métricas de IA responsável. Partilhe-o com audiências técnicas e não técnicas para envolver os participantes e simplificar a revisão de conformidade.

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Os clientes estão a colocar em prática a IA responsável

"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, Membro do Corpo Diretivo de Liderança e Gestão na Health Education England Norte e Oficial Cirúrgico Ortopédico
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, Parceiro e Consultor de Dados, Análise e Líder de IA, EY Canadá
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, Diretor de Análise de Dados e IA, Scandinavian Airlines (SAS)
Scandinavian Airlines

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