Verwenden einer Scorecard für verantwortungsvolle KI (Vorschau) in Azure Machine Learning
GILT FÜR:
Azure CLI ML-Erweiterung v2 (aktuell)Python SDK azure-ai-ml v2 (aktuell)
Eine Azure Machine Learning Responsible AI-Scorecard ist ein PDF-Bericht, der basierend auf Responsible AI-Dashboardeinblicken und Anpassungen generiert wird, um Ihre Machine Learning-Modelle zu begleiten. Sie können Ihre PDF-Scorecard einfach konfigurieren, herunterladen und mit Ihren technischen und nicht-technischen Stakeholdern teilen, um sie über Ihre Daten und den Zustand und die Konformität Ihres Modells aufzuklären und Vertrauen aufzubauen. Sie können die Scorecard auch in Audit-Reviews verwenden, um die Stakeholder über die Eigenschaften Ihres Modells zu informieren.
Wichtig
Dieses Feature ist zurzeit als öffentliche Preview verfügbar. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel bereitgestellt und ist nicht für Produktionsworkloads vorgesehen. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar.
Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Nutzungsbestimmungen für Microsoft Azure-Vorschauen.
Wo befindet sich die Scorecard für verantwortungsvolle KI?
Scorecards für verantwortungsbewusste KI sind mit Ihren Dashboards für verantwortungsbewusste KI verknüpft. Um Ihre Scorecard für verantwortungsvolle KI anzuzeigen, wechseln Sie in Ihre Modellregistrierung, indem Sie das Modell in Azure Machine Learning Studio auswählen. Wählen Sie dann das registrierte Modell aus, für das Sie ein Dashboard und eine Scorecard für verantwortungsvolle KI erstellt haben. Nachdem Sie Ihr Modell ausgewählt haben, wählen Sie die Registerkarte Verantwortungsvolle KI (Vorschau) aus, um eine Liste der generierten Dashboards anzuzeigen. Wählen Sie aus, für welches Dashboard Sie eine Scorecard für verantwortungsvolle KI im PDF-Format exportieren möchten, indem Sie Verantwortungsvolle KI-Erkenntnisse und dann „**Alle PDF-Scorecards anzeigen“ auswählen.
Wählen Sie Responsible AI-Scorecard (Vorschau) aus, um eine Liste aller Responsible AI-Scorecards anzuzeigen, die für dieses Dashboard generiert werden.
Wählen Sie in der Liste die Scorecard aus, die Sie herunterladen möchten, und wählen Sie dann Herunterladen aus, um die PDF-Datei auf Ihren Computer herunterzuladen.
Lesen der Scorecard für verantwortungsbewusste KI
Die Responsible AI-Scorecard ist eine PDF-Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse aus Ihrem Responsible AI-Dashboard. Das erste zusammenfassende Segment der Scorecard gibt Ihnen einen Überblick über das Modell für maschinelles Lernen und die wichtigsten Zielwerte, die Sie festgelegt haben, um Ihren Stakeholdern zu helfen, festzustellen, ob das Modell einsatzbereit ist:
Im Datenanalysesegment werden Ihnen Merkmale Ihrer Daten angezeigt, denn jede Modellgeschichte ist ohne ein korrektes Verständnis Ihrer Daten unvollständig:
Das Modellleistungssegment zeigt die wichtigsten Metriken und Merkmale Ihres Modells Ihrer Vorhersagen und wie gut sie Ihre gewünschten Zielwerte erfüllen:
Als Nächstes können Sie auch die leistungsstärksten und leistungsschwächsten Datenkohorten und Untergruppen anzeigen, die automatisch extrahiert werden, damit Sie die blinden Flecken Ihres Modells erkennen können:
Sie können die wichtigsten Faktoren sehen, die sich auf Ihre Modellvorhersagen auswirken, was eine Voraussetzung dafür ist, Vertrauen in die Art und Weise aufzubauen, wie Ihr Modell seine Aufgabe erfüllt:
Außerdem können Sie Ihre Modell-Fairness-Einblicke zusammengefasst sehen und überprüfen, wie gut Ihr Modell die Fairness-Zielwerte erfüllt, die Sie für Ihre gewünschten sensiblen Gruppen festgelegt haben:
Schließlich können Sie die kausalen Erkenntnisse Ihres Datensatzes zusammengefasst sehen, was Ihnen helfen kann festzustellen, ob Ihre identifizierten Faktoren oder Behandlungen kausale Auswirkungen auf das Ergebnis in der realen Welt haben:
Nächste Schritte
- Sehen Sie sich die Anleitung zum Generieren eines Responsible AI-Dashboards über CLI v2 und SDK v2oder die Benutzeroberfläche von Azure Machine Learning Studio an.
- Erfahren Sie mehr über die Konzepte und Methoden hinter dem Dashboard für verantwortungsbewusste KI.
- Zeigen Sie YAML- und Python-Beispiel-Notebooks an, um ein Dashboard für verantwortungsbewusste KI mit YAML oder Python zu generieren.
- Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie das Responsible AI-Dashboard und die Scorecard verwenden können, um Daten und Modelle zu debuggen und eine bessere Entscheidungsfindung in diesem Tech-Community-Blogbeitrag zu ermöglichen.
- Erfahren Sie in einer realen Kundengeschichte, wie das Responsible AI-Dashboard und die Scorecard vom britischen National Health Service (NHS) verwendet wurden.
- Erkunden Sie die Funktionen des Responsible AI-Dashboards in dieser interaktiven AI Lab-Webdemo.