مشاركة عبر

مشاركة نتائج تحليلات الذكاء الاصطناعي المسؤولة باستخدام بطاقة أداء الذكاء الاصطناعي المسؤولة (معاينة)

  • مقالة

تم تصميم لوحة معلومات الذكاء الاصطناعي المسؤولة لمتخصصي التعلم الآلي وعلماء البيانات لاستكشاف وتقييم رؤى النموذج وإبلاغ قراراتهم المستندة إلى البيانات. على الرغم من أنه يمكن أن يساعدك في تنفيذ الذكاء الاصطناعي المسؤول عمليا في دورة حياة التعلم الآلي، إلا أن هناك بعض الاحتياجات المتبقية دون معالجة:

  • غالبًا ما توجد فجوة بين أدوات الذكاء الاصطناعي المسؤول التقنية (المصممة لمتخصصي التعلم الآلي) والمتطلبات الأخلاقية والتنظيمية والتجارية التي تحدد منظومة الإنتاج.
  • في حين أن دورة حياة التعلم الآلي الشاملة تتضمن كلا من المساهمين التقنيين وغير التقنيين في الحلقة، إلا أن هناك القليل من الدعم لتمكين محاذاة فعالة متعددة أصحاب المصلحة، مما يساعد الخبراء التقنيين على الحصول على ملاحظات وتوجيهات في الوقت المناسب من أصحاب المصلحة غير التقنيين.
  • لوائح الذكاء الاصطناعي تستوجب أن تكون قادرًا على مشاركة نتائج تحليلات النماذج والبيانات مع مراجعي الحسابات ومسؤولي المخاطر لأغراض قابلية التدقيق.

ترتبط إحدى أكبر فوائد استخدام منظومة التعلم الآلي من Azure بالأرشفة الخاصة بالنموذج ونتائج تحليلات البيانات في محفوظات تشغيل التعلم الآلي من Azure (للرجوع إليها بسرعة في المستقبل). كجزء من تلك البنية الأساسية ولمرافقة نماذج التعلم الآلي ولوحات معلومات الذكاء الاصطناعي المسؤولة المقابلة لها، نقدم بطاقة الأداء المسؤولة الذكاء الاصطناعي لتمكين محترفي التعلم الآلي من إنشاء بياناتهم وسجلات صحة النموذج ومشاركتها بسهولة.

هام

تُعد هذه الميزة قيد الإصدار الأولي العام في الوقت الحالي. يجري توفير إصدار المعاينة هذا دون اتفاقية على مستوى الخدمة، ولا نوصي باستخدامه لأحمال عمل الإنتاج. قد تكون بعض الميزات غير مدعومة أو قد تكون ذات إمكانيات مقيدة.

لمزيد من المعلومات، راجع ⁧⁩شروط الاستخدام التكميلية لمعاينات Microsoft Azure⁧⁩.

من الذي ينبغي له استخدام بطاقة أداء الذكاء الاصطناعي المسؤول؟

  • إذا كنت عالم بيانات أو محترفا في التعلم الآلي، بعد تدريب نموذجك وإنشاء لوحة معلومات (لوحات) معلومات الذكاء الاصطناعي المسؤولة المقابلة له لأغراض التقييم واتخاذ القرار، يمكنك استخراج هذه التعلمات عبر بطاقة أداء PDF الخاصة بنا ومشاركة التقرير بسهولة مع المساهمين التقنيين وغير التقنيين لبناء الثقة والحصول على موافقتهم على النشر.

  • إذا كنت مدير منتج أو قائد أعمال أو أحد أصحاب المصلحة الخاضعين للمساءلة في أحد منتجات الذكاء الاصطناعي، فيمكنك تمرير أداء النموذج المطلوب وقيم هدف الإنصاف مثل الدقة المستهدفة، ومعدل الخطأ المستهدف، وما إلى ذلك، إلى فريق علوم البيانات الخاص بك، مطالبتهم بإنشاء بطاقة الأداء هذه فيما يتعلق بالقيم المستهدفة المحددة وما إذا كان نموذجك يلبيها. ويمكن أن يوفر ذلك إرشادات حول ما إذا كان ينبغي نشر النموذج أو تحسينه بشكل أكبر.

الخطوات التالية