Usare la scorecard di intelligenza artificiale responsabile (anteprima) in Azure Machine Learning

SI APPLICA A:Estensione ml dell'interfaccia della riga di comando di Azure v2 (corrente)SDK Python azure-ai-ml v2 (corrente)

Una scorecard di intelligenza artificiale responsabile di Azure Machine Learning è un report in PDF generato in base alle personalizzazioni e alle informazioni dettagliate del dashboard di intelligenza artificiale responsabile a corredo dei modelli di Machine Learning. È possibile configurare, scaricare e condividere facilmente la scorecard in PDF con gli stakeholder tecnici e non tecnici per informarli sull'integrità e la conformità dei dati e del modello, e contribuire a generare fiducia. È possibile usare la scorecard anche nelle revisioni di controllo per informare gli stakeholder sulle caratteristiche del modello.

Importante

Questa funzionalità è attualmente in anteprima pubblica. Questa versione di anteprima è fornita senza contratto di servizio, per cui non è consigliabile usarla per i carichi di lavoro di produzione. Alcune funzionalità potrebbero non essere supportate o potrebbero presentare funzionalità limitate.

Per altre informazioni, vedere le Condizioni supplementari per l'uso delle anteprime di Microsoft Azure.

Dove trovare la scorecard di intelligenza artificiale responsabile

Le scorecard di intelligenza artificiale responsabile sono collegate ai dashboard di intelligenza artificiale responsabile. Per visualizzare la scorecard di intelligenza artificiale responsabile, passare al registro dei modelli selezionando il Modello in Azure Machine Learning Studio. Selezionare, quindi, il modello registrato per cui è stato generato un dashboard di intelligenza artificiale responsabile e la scorecard. Una volta selezionato il modello, selezionare la scheda Intelligenza artificiale responsabile per visualizzare un elenco dei dashboard generati. Selezionare il dashboard per cui esportare una scorecard in PDF di intelligenza artificiale responsabile selezionando Informazioni dettagliate dell'intelligenza artificiale responsabile, quindi **Visualizzare tutte le scorecard in PDF.

Screenshot of the 'Responsible AI (preview)' pane in Azure Machine Learning studio, with the 'Responsible AI scorecard (preview)' tab highlighted.

  1. Selezionare Scorecard di intelligenza artificiale responsabile (anteprima) per visualizzare un elenco di tutte le scorecard di intelligenza artificiale responsabile generate per questo dashboard.

    Screenshot of Responsible AI scorecard dropdown.

  2. Nell'elenco selezionare la scorecard da scaricare, quindi selezionare Scarica per scaricare il PDF nel proprio computer.

    Screenshot of the 'Responsible AI scorecards' pane for selecting a scorecard to download.

Come leggere la scorecard di intelligenza artificiale responsabile

La scorecard di intelligenza artificiale responsabile è un riepilogo in PDF delle informazioni dettagliate chiave del dashboard di intelligenza artificiale responsabile. Il primo segmento di riepilogo della scorecard fornisce una panoramica del modello di Machine Learning e dei valori di destinazione chiave impostati, utili agli stakeholder per determinare se il modello è pronto per la distribuzione:

Screenshot of the model summary on the Responsible AI scorecard PDF.

Il segmento di analisi dei dati mostra le caratteristiche dei dati, in quanto qualunque storia del modello è incompleta senza una corretta comprensione dei dati:

Screenshot of the data analysis on the Responsible AI scorecard PDF.

Il segmento delle prestazioni del modello visualizza le metriche e le caratteristiche più importanti del modello delle stime e il livello di soddisfazione per i valori di destinazione desiderati:

Screenshot of the model performance on the Responsible AI scorecard PDF.

Successivamente, è anche possibile visualizzare le coorti e i sottogruppi di dati con le prestazioni migliori e peggiori che vengono estratti automaticamente per visualizzare i punti ciechi del modello:

Screenshot of data cohorts and subgroups on the Responsible AI scorecard PDF.

È possibile visualizzare i principali fattori importanti che influiscono sulle stime del modello; ciò costituisce un requisito per generare fiducia nel modo in cui il modello esegue l'attività:

Screenshot of the top important factors on the Responsible AI scorecard PDF.

È possibile, inoltre, visualizzare informazioni dettagliate sull'equità del modello riepilogate e controllare il livello con cui il modello soddisfa i valori di destinazione di equità impostati per i gruppi sensibili desiderati:

Screenshot of the fairness insights on the Responsible AI scorecard PDF.

Infine, è possibile visualizzare un riepilogo delle informazioni dettagliate causali del set di dati, utili per determinare se i trattamento o i fattori identificati hanno effetti causali sul risultato reale:

Screenshot of the dataset's causal insights on the Responsible AI scorecard PDF.

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