Odpowiedzialne pulpity nawigacyjne AI w usłudze Azure Machine Learning z językiem Python

Ponieważ modele uczenia maszynowego stają się integralną częścią procesu decyzyjnego, zapewnienie, że są one sprawiedliwe, przejrzyste i niezawodne, jest ważniejsze niż kiedykolwiek. Ten kurs poprowadzi Cię przez proces audytu modeli, aby zbudować zaufanie i spełnić nowoczesne standardy zgodności. Dowiesz się, jak skonfigurować i przeanalizować pulpit nawigacyjny Responsible AI w usłudze Azure Machine Learning. Pracując z Python SDK v2, zdobędziesz umiejętności diagnozowania błędów modelu, wyjaśniania prognoz i oceny metryk uczciwości poprzez uporządkowane pisemne przewodniki i przykłady kodu. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, w tym uczciwość, interpretację i przejrzystość. - Skonfiguruj zestaw Azure Machine Learning Python SDK v2, aby zainicjować potoki oceny modelu. - Generuj wglądy w analizę błędów, aby dokładnie określić, gdzie model jest słabszy. - Interpretuj prognozy modelu za pomocą znaczeń cech i nowoczesnych technik wyjaśniających. - Oceń uczciwość modelu i wykryj potencjalne uprzedzenia demograficzne w swoich danych. - Poznaj analizę kontrfaktyczną i wzorce podejmowania decyzji przyczynowych, aby poprawić wyniki modelu. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i etycznych koncepcji AI, zanim przejdzie krok po kroku przez konfigurację i eksplorację każdego komponentu pulpitu nawigacyjnego. Będziesz uczyć się praktycznych fragmentów kodu i uporządkowanych scenariuszy, aby zastosować te narzędzia diagnostyczne do własnych przepływów pracy. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, entuzjastów uczenia maszynowego i programistów, którzy chcą wdrożyć praktyki bezpieczeństwa AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z usługą Azure Machine Learning, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość języka Python. Zacznij czytać już dziś, aby budować modele uczenia maszynowego, które możesz śmiało wyjaśniać i którym możesz zaufać.