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Azure 的負責任 AI

使用 Azure AI 負責任地開發、使用及控管 AI 解決方案

使用 Azure AI 建立信任的解決方案

從開發到部署,建置負責任 AI 應用程式,並藉由機器學習認知服務技術贏得客戶的信任。

負責地開發公平、可靠和可解釋的 AI 解決方案,以提供可信的結果

AI 解決方案的負責用法,方法是套用指導以最佳化效能,同時在部署時將傷害降至最低

負責任地治理 AI 解決方案,以實現透明度和問責以取得積極成果

使用 Azure Machine Learning 的負責任 AI 儀表板評估您的機器學習模型。使用可重現和自動化工作流程,評估模型公平性、解釋性、錯誤分析、原因分析、模型效能及探勘資料分析。

在負責任 AI 儀表板中使用因果分析,進行實際操作與原則。為部署時在 Azure Machine Learning 工作區中訓練過的機器學習模型產生負責任 AI 計分卡。

將您機器學習模型的負責任 AI 計分卡匯出至 PDF,以將負責任 AI 計量情景化。與技術及非技術觀衆共用,以涉及專案關係人並簡化合規性檢閱。

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在 30 天學習旅程中,深入了解 Azure 上的機器學習,並參與實作教學課程。完成整個課程之後,您將準備接受 Azure Data Scientist Associate 認證。

客戶正在實踐負責任 AI

"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."

Health Education England North & Orthopedic Surgical Registrar 的領導和管理員 Dr. Justin Green
NHS

"We see Azure Machine Learning and our partnership with Microsoft as critical to driving increased adoption and acceptance of AI from the regulators."

安永加拿大合夥人兼顧問資料、分析和人工智能負責人 Alex Mohelsky
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."

北歐航空 (SAS) 資料分析與人工智慧主管 Daniel Engberg
北歐航空

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