Предоставление общего доступа к аналитике ответственного ИИ с помощью системы показателей ответственного ИИ (предварительная версия)

  • Статья

Наша панель мониторинга ответственного использования ИИ предназначена для специалистов по машинному обучению и специалистов по обработке и анализу данных, чтобы изучать и оценивать аналитические сведения о модели и принимать решения на основе данных. Хотя он может помочь вам реализовать ответственный ИИ практически в жизненном цикле машинного обучения, некоторые потребности остаются без внимания:

  • Часто существует пробел между техническими средствами ответственного применения ИИ (предназначенными для специалистов по машинному обучению) и этическими, нормативными и коммерческими требованиями, определяющими рабочую среду.
  • Хотя комплексный жизненный цикл машинного обучения включает как технических, так и нетехнических заинтересованных лиц в цикле, существует мало поддержки для обеспечения эффективного согласования с несколькими заинтересованными лицами, помогая техническим экспертам получать своевременные отзывы и направления от нетехнических заинтересованных лиц.
  • В правилах использования ИИ делается упор на то, чтобы обеспечить возможность обмена аналитическими сведениями о модели и данных со специалистами по аудиту и управлению рисками для целей аудита.

Одно из основных преимуществ использования экосистемы Машинного обучения Azure связано с архивацией аналитических сведений о модели и данных в журнале выполнения Машинного обучения Azure (для получения кратких справочных сведений в будущем). В рамках этой инфраструктуры и для сопровождения моделей машинного обучения, а также соответствующих панелей мониторинга ответственного применения ИИ мы представляем систему показателей ответственного применения ИИ, чтобы позволить специалистам машинного обучения легко создавать и совместно использовать свои данные и сведения о работоспособности моделей.

Важно!

Эта функция сейчас доступна в виде общедоступной предварительной версии. Эта предварительная версия предоставляется без соглашения об уровне обслуживания. Ее не следует использовать для производственных рабочих нагрузок. Некоторые функции могут не поддерживаться или их возможности могут быть ограничены.

Дополнительные сведения см. в статье Дополнительные условия использования предварительных выпусков Microsoft Azure.

Для кого предназначена система показателей ответственного применения ИИ?

  • Если вы являетесь специалистом по обработке и анализу данных или специалистом по машинному обучению, после обучения модели и создания соответствующих панелей мониторинга ответственного применения ИИ для оценки и принятия решений вы можете извлечь эти знания с помощью нашей системы показателей PDF и легко поделиться отчетом со своими техническими и нетехнических заинтересованными лицами, чтобы получить доверие и получить их одобрение для развертывания.

  • Если вы являетесь менеджером по продукции, руководителем бизнеса или ответственным заинтересованным лицом в рамках продукта ИИ, вы можете передать нужные целевые показатели производительности и справедливости модели, такие как целевая точность, целевая частота ошибок и т. д., в группу обработки и анализа данных с просьбой создать систему показателей относительно определенных целевых значений и соответствия им вашей модели. Это поможет понять, можно ли развертывать модель или ее следует дополнительно усовершенствовать.

Дальнейшие действия