Ответственное применение ИИ с Azure
Разрабатывайте, используйте и администрируйте решения для ИИ с помощью ИИ Azure.
Создание решений для ответственного применения ИИ с помощью Машинного обучения Azure
Реализуйте ответственное применение ИИ в рамках жизненного цикла разработки машинного обучения, чтобы создавать справедливые, объяснимые и производительные приложения, которым будут доверять клиенты. Панель мониторинга ответственного применения ИИ объединяет возможности ответственного применения ИИ для поддержки подробных исследований рабочих процессов, а мониторинг модели помогает оптимизировать производительность в рабочей среде. Согласовывайте с контекстом метрики ответственного применения ИИметрики ответственного применения ИИ для бизнес-аудиторий при помощи системы показателей ответственного применения ИИ (предварительная версия), чтобы упростить управление ИИ, соответствие требованиям и совместную работу.
Ответственная разработка для достижения справедливости и объяснимости
Быстро оцените свою модель машинного обучения с помощью современных алгоритмов на панели мониторинга ответственного применения ИИ, включая табличные и текстовые модели, а также модели изображений. Используя воспроизводимые и автоматизированные рабочие процессы, выполняйте статистическое моделирование, анализ исследовательских данных, анализ ошибок, анализ противоречащих фактам сценариев и анализ причинно-следственных связей, а также оценивайте свою модель по категориям справедливости, интерпретации и производительности — все это в рамках комплексной платформы машинного обучения.
Внедрение ответственного применения ИИ в рабочей среде
Используйте противоречащие фактам сценарии, чтобы понять, что необходимо для получения определенного результата, и выполняйте анализ причинно-следственных связей для заблаговременного применения новых политик и реализации изменений в реальном мире. Затем отслеживайте и оптимизируйте производительность модели в рабочей среде с помощью мониторинга модели. Упростите сбор выводимых данных и получайте своевременные оповещения о смещении данных, смещении атрибутов функций и проблемах с качеством данных, чтобы постоянно повышать производительность модели и улучшать бизнес-результаты.
Управление для обеспечения прозрачности и ответственности
Защитите свои ресурсы машинного обучения и управляйте ими с помощью корпоративных средств контроля конфиденциальности и безопасности, более 60 сертификатов соответствия требованиям и операций машинного обучения (MLOps). Легко отслеживайте и анализируйте происхождение данных и используйте соединитель для Microsoft Purview, чтобы упростить хранение метаданных и ускорить анализ первопричин. Экспортируйте системы показателей ответственного применения ИИ (предварительная версия) для моделей машинного обучения, чтобы согласовывать с контекстом метрики ответственного применения ИИ для акционеров компании и поддержки активного взаимодействия.
Ответственное создание для получения надежных результатов
Внедряйте ответственное применение ИИ для предоставления надежных результатов. Оценивайте модели по категориям справедливости, надежности и объяснимости
Уверенно принимайте решения на основе данных в реальном времени. Отслеживайте и оптимизируйте производительность модели ИИ в рабочей среде
Защищайте свои ресурсы машинного обучения и управляйте ими для обеспечения прозрачности, ответственности и соответствия требованиям в группах заинтересованных лиц
Связанные продукты
Машинное обучение Azure
Использование службы корпоративного класса для организации сквозного жизненного цикла машинного обучения.
Вебинар "Повышение ценности для бизнеса с помощью ответственного применения ИИ"
Видео по запросу: Повышение ценности для бизнеса с помощью ответственного применения ИИ.
Ресурсы и документация
Видео
Развитие навыков по работе с машинным обучением с помощью Azure
Узнайте больше о машинном обучении в Azure и примите участие в практических занятиях в рамках этого 30-дневного курса. По завершении курса вы будете готовы пройти сертификацию Azure Data Scientist Associate Certification.
Клиенты реализуют на практике ответственное применение ИИ
"Благодаря Машинному обучению Azure и панели мониторинга ответственного применения ИИ мы получили инструменты, необходимые для понимания, уточнения и объяснения результатов, чтобы мы могли лучше обслуживать наших пациентов."
Д-р Джастин Грин, стипендиат программы лидерства и управления в Health Education England North и участник реестра ортопедической хирургии
a
"Благодаря возможности интерпретации моделей в Машинном обучении Azure мы с высокой степенью уверены в том, что наша модель машинного обучения создает осмысленные и справедливые результаты."
Даниель Энгберг, руководитель отдела аналитики данных и искусственного интеллекта, Scandinavian Airlines (SAS)
