Delen via

Verantwoorde AI-inzichten delen met behulp van de verantwoordelijke AI-scorecard (preview)

  • Artikel

Ons verantwoordelijke AI-dashboard is ontworpen voor machine learning-professionals en gegevenswetenschappers om modelinzichten te verkennen en te evalueren en hun gegevensgestuurde beslissingen te informeren. Hoewel het u kan helpen om verantwoorde AI praktisch in uw machine learning-levenscyclus te implementeren, zijn er nog enkele behoeften die niet zijn aangepast:

  • Er bestaat vaak een kloof tussen de technische verantwoordelijke AI-hulpprogramma's (ontworpen voor machine learning-professionals) en de ethische, wettelijke en zakelijke vereisten die de productieomgeving definiëren.
  • Hoewel een end-to-end machine learning-levenscyclus zowel technische als niet-technische belanghebbenden in de lus omvat, is er weinig ondersteuning om een effectieve afstemming van meerdere belanghebbenden mogelijk te maken, zodat technische experts tijdig feedback en richting krijgen van de niet-technische belanghebbenden.
  • AI-regelgeving maakt het essentieel om model- en gegevensinzichten te kunnen delen met auditors en risicofunctionarissen voor controledoeleinden.

Een van de grootste voordelen van het gebruik van het Azure Machine Learning-ecosysteem is gerelateerd aan het archiveren van model- en gegevensinzichten in de Azure Machine Learning-uitvoeringsgeschiedenis (voor snelzoekgids in de toekomst). Als onderdeel van die infrastructuur en om machine learning-modellen en hun bijbehorende Responsible AI-dashboards te ondersteunen, introduceren we de Responsible AI-scorecard om ML-professionals in staat te stellen hun gegevens en modelstatusrecords eenvoudig te genereren en te delen.

Belangrijk

Deze functie is momenteel beschikbaar als openbare preview-versie. Deze preview-versie wordt geleverd zonder een service level agreement en we raden deze niet aan voor productieworkloads. Misschien worden bepaalde functies niet ondersteund of zijn de mogelijkheden ervan beperkt.

Zie Aanvullende gebruiksvoorwaarden voor Microsoft Azure-previews voor meer informatie.

Wie moet een verantwoordelijke AI-scorecard gebruiken?

  • Als u een data scientist of machine learning-professional bent, kunt u, na het trainen van uw model en het genereren van de bijbehorende verantwoordelijke AI-dashboards voor evaluatie- en besluitvormingsdoeleinden, deze lessen extraheren via onze PDF-scorecard en het rapport eenvoudig delen met uw technische en niet-technische belanghebbenden om vertrouwen te bouwen en hun goedkeuring voor implementatie te verkrijgen.

  • Als u een productmanager, bedrijfsleider of verantwoordelijke belanghebbende bent voor een AI-product, kunt u de gewenste modelprestaties en fairness-doelwaarden, zoals de nauwkeurigheid van uw doel, het doelfoutpercentage, enzovoort, doorgeven aan uw data science-team, hen vragen om deze scorecard te genereren met betrekking tot uw geïdentificeerde doelwaarden en of uw model eraan voldoet. Dit kan richtlijnen bieden om te bepalen of het model moet worden geïmplementeerd of verder moet worden verbeterd.

Volgende stappen