Bản mẫu:Các máy tính cá nhân IBM

Khi các mô hình học máy trở thành một phần không thể thiếu trong việc ra quyết định, đảm bảo chúng công bằng, minh bạch và đáng tin cậy là quan trọng hơn bao giờ hết. Chương trình này hướng dẫn bạn qua quá trình kiểm toán các mô hình của bạn để xây dựng niềm tin và đáp ứng các tiêu chuẩn tuân thủ hiện đại. Bạn sẽ học cách thiết lập, cấu hình và phân tích bảng điều khiển AI có trách nhiệm trong Azure Machine Learning. Bằng cách làm việc với Python SDK v2, bạn sẽ có được kỹ năng chẩn đoán lỗi mô hình, giải thích dự đoán và đánh giá các chỉ số công bằng thông qua các bước đi và ví dụ mã có cấu trúc. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc AI có trách nhiệm cơ bản, bao gồm công bằng, giải thích và minh bạch. - Cấu hình Azure Machine Learning Python SDK v2 để khởi động các đường ống đánh giá mô hình của bạn. - Tạo ra những nhận thức phân tích lỗi để xác định chính xác nơi mô hình của bạn hoạt động kém. - Giải thích dự đoán mô hình sử dụng đặc điểm quan trọng và kỹ thuật giải thích hiện đại. - Đánh giá tính công bằng của mô hình và phát hiện thiên kiến nhân khẩu học tiềm ẩn trong dữ liệu của bạn. - Tìm hiểu phân tích phản thực tế và các mô hình ra quyết định nhân quả để cải thiện kết quả mô hình. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm AI đạo đức trước khi chuyển bước qua bước qua việc cấu hình và khám phá mỗi thành phần của bảng điều khiển. Bạn sẽ nghiên cứu các đoạn mã thực tế và các kịch bản cấu trúc để áp dụng các công cụ chẩn đoán này vào các luồng công việc của riêng bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu, người đam mê học máy và nhà phát triển muốn thực hiện các thực tiễn an toàn AI. Không cần kinh nghiệm trước với Azure Machine Learning, mặc dù sự quen thuộc cơ bản với Python là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng mô hình học máy mà bạn có thể tự tin giải thích và tin tưởng.