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Usar o scorecard de IA Responsável (versão prévia) no Azure Machine Learning

APLICA-SE A:Extensão de ML da CLI do Azure v2 (atual)SDK do Python azure-ai-ml v2 (atual)

O scorecard de IA responsável do Azure Machine Learning é um relatório em PDF gerado com base em insights e personalizações de painel de IA responsável para acompanhar seus modelos de aprendizado de máquina. Você pode configurar, fazer download e compartilhar facilmente seu scorecard em PDF com seus stakeholders técnicos e não técnicos para instruí-los sobre a integridade e conformidade de seus dados e modelos e para ajudar a cultivar a confiança. É possível também usar o scorecard em revisões de auditoria para informar os stakeholders sobre as características do seu modelo.

Importante

Esse recurso está atualmente em visualização pública. Essa versão prévia é fornecida sem um contrato de nível de serviço e não é recomendada para cargas de trabalho de produção. Alguns recursos podem não ter suporte ou podem ter restrição de recursos.

Para obter mais informações, consulte Termos de Uso Complementares de Versões Prévias do Microsoft Azure.

Onde localizar o scorecard de IA Responsável

Os scorecards de IA responsável estão vinculados aos dashboards de IA responsável. Para exibir o scorecard de IA Responsável, acesse o registro de modelo selecionando o Modelo no Estúdio do Azure Machine Learning. Em seguida, selecione o modelo registrado para o qual você gerou um scorecard e o painel de IA Responsável. Após selecionar o modelo, selecione a guia IA Responsável para exibir uma lista de painéis gerados. Selecione o painel para o qual você quer exportar um PDF de scorecard de AI Responsável selecionando Insights da IA Responsável e, em seguida, **Exibir todos os scorecards em PDF.

Captura de tela do painel 'IA responsável (versão prévia)' no Estúdio do Azure Machine Learning, com a guia 'Scorecard de IA responsável (versão prévia)' realçada.

  1. Selecione Scorecard de IA responsável (versão prévia) para exibir uma lista de todos os scorecards de IA responsável gerados para este painel.

    Captura de tela da lista suspensa do scorecard de IA responsável.

  2. Na lista, selecione o scorecard que você deseja baixar e selecione Download para baixar o PDF no computador.

    Captura de tela do painel 'Scorecards de IA responsável' que mostra um scorecard selecionado para download.

Como ler seu scorecard de IA responsável

O scorecard de IA responsável é um resumo em PDF dos principais insights do seu painel de IA responsável. O primeiro segmento de resumo do scorecard fornece uma visão geral do modelo de aprendizado de máquina e os principais valores de destino que você definiu para ajudar todos os stakeholders a determinar se o modelo está pronto para ser implantado:

Captura de tela do resumo do modelo no PDF do scorecard de IA responsável.

O segmento de análise de dados mostra as características dos dados, pois qualquer história de modelo estará incompleta sem um reconhecimento correto dos dados:

Captura de tela da análise de dados no PDF do scorecard de IA Responsável.

O segmento de desempenho do modelo exibe as métricas e características mais importantes do modelo de suas previsões e o quanto elas atendem bem aos valores de destino desejados:

Captura de tela do desempenho do modelo no PDF do scorecard de IA responsável.

Em seguida, também é possível exibir os subgrupos e coortes de dados de melhor e de pior desempenho que são extraídos automaticamente para que seja possível ver os pontos cegos do modelo:

Captura de tela de coortes e subgrupos de dados no PDF do scorecard de IA responsável.

Você pode ver os principais fatores importantes que afetam suas previsões de modelo, o que é um requisito para aumentar confiança em relação à forma como o modelo está executando a tarefa:

Captura de tela dos principais fatores importantes no PDF do scorecard de IA responsável.

É possível ver com mais detalhes os seus insights de imparcialidade do modelo resumidos e inspecionar o quanto seu modelo está satisfazendo bem os valores de destino de imparcialidade que você definiu para os grupos confidenciais desejados:

Captura de tela dos insights de imparcialidade no PDF do scorecard de IA responsável.

Por fim, é possível observar os insights causais do conjunto de dados resumidos, que ajudam a determinar se os fatores/tratamentos identificados têm algum efeito causal nos resultados reais:

Captura de tela dos insights causais do conjunto de dados no PDF do scorecard de IA responsável.

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