Explainable AIBeta 版

提供相關工具與架構,可用於理解和解釋機器學習模型。

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Explainable AI 總覽圖片

瞭解 AI 輸出及建立信任感

Explainable AI 是一款工具和架構組合,可協助您理解和解釋由機器學習模型產生的預測資料。透過 Explainable AI,您就能偵錯並提升模型效能,協助其他使用者瞭解模型行為。此外,還可在 AutoML Tables 和 AI 平台中產生用於模型預測的功能屬性,並使用 What-If Tool 以視覺化方式查看模型行為。

專注於應用程式

設計出具有可解釋性的共融式 AI

具備各項工具,可協助偵測及解決資料和模型中的偏誤、偏移和其他差異,方便您從頭開始打造具有可解釋性的共融式 AI 系統。AutoML Tables、AI 平台預測和 AI 平台筆記本中的 AI Explanations 提供了深入分析資料,協助數據資料學家改善資料集或模型架構,並進行偵錯以提升模型效能。What-If Tool 則可讓您快速查看模型行為。

簡單且全代管

安心部署 AI

提供便於使用者理解的機器學習模型說明內容,藉此培養使用者的信賴感,並提升資料的透明度。在 AutoML Tables 或 AI 平台中部署模型時,您會即時獲得預測結果和分數,其代表某項因素對最終結果的影響力。說明內容即使未揭示您資料樣本或母體中的任何基礎關係,也會反映出模型在資料中發現的模式。

效能與擴充性

簡化模型管理工作

透過精簡的效能監控和訓練功能,簡化貴機構機器學習模型的管理工作,並提升機器學習模型效能。此外,您可以輕鬆監控模型在 AI 平台上產生的預測結果,以及透過持續評估功能將模型預測結果與真值標籤進行比較,以持續獲得相關意見回饋,並改善模型成效。

功能

AI Explanations

系統會提供分數,說明各因素在 AutoML TablesAI 平台筆記本 或透過 AI Platform Prediction API 對模型預測結果的影響程度。如要瞭解這些分數的詳細資訊,請參閱這個網頁

What-If Tool

使用與 AI 平台相互整合的 What-If Tool 來調查資料集內特定功能的模型成效、最佳化策略,甚至是對個別資料點值執行的動作。

持續評估

透過您訓練完成並部署至 AI 平台的機器學習模型產生預測結果之後,您可以對預測結果進行取樣,並使用持續評估功能為預測輸入內容提供真值標籤。資料標籤服務會將模型預測結果與真值標籤進行比較,以便提升模型效能。

資源

定價

AutoML Tables 或 AI 平台的使用者使用 Explainable AI 工具時不需支付額外費用。請注意,Cloud AI 是以節點時數使用量計費,而且在模型預測作業中執行 AI Explanations 需要運算和儲存空間。因此,Explainable AI 的使用者可能會發現節點時數用量增加。

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