다음을 통해 공유

책임 있는 AI 성과 기록표를 사용하여 책임 있는 AI 인사이트 공유(미리 보기)

  • 아티클

책임 있는 AI 대시보드는 기계 학습 전문가와 데이터 과학자가 모델 인사이트를 탐색 및 평가하고 데이터 기반 결정에 정보를 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 기계 학습 수명 주기에서 실질적으로 책임 있는 AI를 구현하는 데 도움이 될 수 있지만 해결되지 않은 몇 가지 요구 사항이 있습니다.

  • 기계 학습 전문가를 위해 설계된 기술 책임 있는 AI 도구와 프로덕션 환경을 정의하는 윤리, 규제 및 비즈니스 요구 사항 사이에 종종 차이가 있습니다.
  • 엔드투엔드 기계 학습 수명 주기에는 기술 관계자와 비기술 관계자가 모두 포함되지만, 효과적인 다중 관계자 맞춤을 가능하게 하여 기술 전문가가 비기술 관련자로부터 적시에 피드백과 지시를 받을 수 있도록 도와주는 지원은 거의 없습니다.
  • AI 규정에 따라 감사를 위해 모델 및 데이터 인사이트를 감사자 및 위험 책임자와 공유할 수 있어야 합니다.

Azure Machine Learning 에코시스템을 사용할 때 가장 큰 이점 중 하나는 모델 및 데이터 인사이트가 Azure Machine Learning 실행 기록에 보관된다는 점입니다(향후 빠른 참조용). 해당 인프라의 일부로 기계 학습 모델 및 해당 책임 있는 AI 대시보드를 동반하기 위해 ML 전문가가 데이터를 생성하고 공유하고 상태 레코드를 쉽게 모델링할 수 있도록 책임 있는 AI 성과 기록표를 소개합니다.

Important

이 기능은 현재 공개 미리 보기로 제공됩니다. 이 미리 보기 버전은 서비스 수준 계약 없이 제공되며, 프로덕션 워크로드에는 권장되지 않습니다. 특정 기능이 지원되지 않거나 기능이 제한될 수 있습니다.

자세한 내용은 Microsoft Azure Preview에 대한 추가 사용 약관을 참조하세요.

책임 있는 AI 성과 기록표는 누가 사용해야 하나요?

  • 데이터 과학자 또는 기계 학습 전문가인 경우 모델을 학습시키고 평가 및 의사 결정을 위해 해당 책임 있는 AI 대시보드를 생성한 후 PDF 성과 기록표를 통해 해당 학습을 추출하고 기술 및 비기술 이해 관계자와 보고서를 쉽게 공유하여 신뢰를 구축하고 배포에 대한 승인을 얻을 수 있습니다.

  • 제품 관리자, 비즈니스 리더 또는 AI 제품에 대한 책임 있는 이해 관계자인 경우 대상 정확도, 대상 오류율 등과 같은 원하는 모델 성능 및 공정성 목표 값을 데이터 과학 팀에 전달하여 식별된 대상 값 및 모델이 충족하는지 여부에 대해 이 성과 기록표를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델을 배포해야 하는지 아니면 좀 더 개선해야 하는지 지침을 제공할 수 있습니다.

다음 단계