Explainable AI
Strumenti e framework per comprendere e interpretare i modelli di machine learning.
Comprendi l'output AI e crea fiducia
Novità
Progetta un'AI interpretabile e inclusiva
Crea da zero sistemi di AI interpretabili e inclusivi con strumenti progettati per aiutare a rilevare e risolvere bias, deviazioni e altre lacune in dati e modelli. AI Explanations in AutoML Tables, Vertex AI Predictions e Notebooks forniscono ai data scientist gli insight necessari per migliorare i set di dati o l'architettura del modello ed eseguire il debug delle prestazioni del modello. Lo strumento What-If ti permette di esaminare all'istante il comportamento del modello.
Esegui il deployment delI'AI in tutta sicurezza
Aumenta la fiducia degli utenti finali e migliora la trasparenza con spiegazioni interpretabili dall'uomo dei modelli di machine learning. Quando esegui il deployment di un modello su AutoML Tables o Vertex AI, ottieni una previsione e un punteggio in tempo reale che indicano in quale misura un fattore ha influenzato il risultato finale. Mentre le spiegazioni non rivelano alcuna relazione fondamentale nel campione o nella popolazione di dati, riflettono invece i pattern che il modello ha trovato nei dati.
Semplifica la governance del modello
Semplifica la capacità della tua organizzazione di gestire e migliorare i modelli di machine learning con monitoraggio delle prestazioni e addestramento ottimizzati. Monitora facilmente le previsioni dei tuoi modelli su Vertex AI. La funzionalità di valutazione continua consente di confrontare le previsioni dei modelli tramite etichette basate su dati empirici reali per ottenere feedback continui e ottimizzare le prestazioni dei modelli.
Funzionalità
Comprendi l'output AI con strumenti XAI all'avanguardia, sviluppati da Google Research e utilizzati per potenziare l'AI di Google.
Feature Attributions
Un servizio gestito per la generazione di attribuzioni delle caratteristiche. I metodi supportati includono Samples Shapely, Integrated Gradients e XRAI.
Integrato con i servizi Vertex AI, tra cui AutoML Tables e Vision, Vertex AI Prediction, Notebooks, Model Monitoring e BigQuery ML.
Spiegazioni basate su esempi
Crea modelli migliori con spiegazioni attuabili per mitigare le sfide relative ai dati.
Un servizio Approximate Nearest Neighbor (ANN) per la restituzione di esempi simili a nuove previsioni o istanze.
Model Analysis
Un toolkit avanzato per l'analisi dei modelli che ti aiuta a comprendere meglio i modelli.
Intervieni in Vertex AI per ispezionare i modelli attraverso una dashboard interattiva con lo strumento What-If integrato.
In alternativa, utilizza l'open source con lo strumento What-If o Language Interpretability Tool.
Clienti
Risorse
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AI Explanations per Vertex AI -
Increasing transparency with Google Cloud AI Explanations -
Caratteristiche e funzionalità di BigQuery ML -
Monitoraggio con Feature Attributions: in che modo Google ha aiutato uno dei maggiori servizi di machine learning in difficoltà
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Spiegazione dei modelli di machine learning agli utenti aziendali con BigQueryML e Looker
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BigQuery Explainable AI ora in disponibilità generale per aiutarti a interpretare i tuoi modelli di machine learning
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Spiegazione delle previsioni dei modelli in base ai dati strutturati -
Caratteristiche e funzionalità di AutoML Tables -
Spiegazione delle previsioni dei modelli in base ai dati delle immagini -
Esempi di codice per Explainable AI -
White paper su AI Explanations -
Come applicare i principi dell'AI
Prezzi
Gli strumenti di Explainable AI sono forniti senza ulteriori addebiti agli utenti di AutoML Tables o Vertex AI. L'addebito dei prodotti AI di Cloud avviene in base all'utilizzo delle ore nodo e l'esecuzione di AI Explanations in base a previsioni di modelli richiederà risorse di computing e archiviazione. Pertanto, gli utenti di Explainable AI potrebbero notare un aumento dell'utilizzo delle ore nodo.
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Strumenti e framework per eseguire il deployment di modelli di machine learning interpretabili e inclusivi.
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