Explainable AI
Ferramentas e frameworks para entender e interpretar seus modelos de machine learning.
Entenda a saída da IA e crie confiança
O que há de novo
Projete uma IA interpretável e inclusiva
Crie sistemas de IA interpretável e inclusiva desde o início com ferramentas projetadas para ajudar a detectar e resolver tendências, deslocamentos e outras falhas em dados e modelos. O AI Explanations no AutoML Tables, a Vertex AI Predictions e o Notebooks fornecem aos cientistas de dados o insight necessário para melhorar conjuntos de dados ou a arquitetura de modelos e depurar o desempenho do modelo. Com a Ferramenta What-If, você investiga resumidamente o comportamento do modelo.
Implante a IA com confiança
Aumente a confiança do usuário final e melhore a transparência com explicações sobre modelos de machine learning que podem ser interpretadas pelas pessoas. Ao implantar um modelo em AutoML Tables ou no Vertex AI, você tem uma previsão e uma pontuação em tempo real indicando o quanto um fator afetou o resultado final. Ainda que as explicações não revelem nenhuma relação fundamental na amostragem ou no preenchimento de dados, elas refletem os padrões encontrados pelo modelo nos dados.
Simplifique a governança do modelo
Simplifique a capacidade da sua organização de gerenciar e melhorar modelos de machine learning com monitoramento e treinamento simplificados do desempenho. Monitore com facilidade as previsões que seus modelos fazem na Vertex AI. O recurso de avaliação contínua permite comparar as previsões dos modelos com rótulos baseados em informações empíricas para receber feedback contínuo e otimizar o desempenho do modelo.
Recursos
Compreenda a saída de IA com ferramentas XAI inovadoras, desenvolvidas pela Google Research e usadas para potencializar a IA no Google.
Atribuições de recursos
Um serviço gerenciado para gerar atribuições de recursos. Os métodos compatíveis incluem Samples Shapely, Gradientes integrados e XRAI.
Integrado aos serviços da Vertex AI, incluindo Tabelas do AutoML e Vision, Previsão da Vertex AI, Notebooks, Monitoramento de modelos e ML do BigQuery.
Explicações com base em exemplos
Crie modelos melhores com explicações acionáveis para mitigar desafios de dados.
Um serviço gerenciado de proximidade para retornar exemplos semelhantes a novas previsões ou instâncias.
Análise de modelos
Um kit de ferramentas de análise avançado para ajudar você a entender melhor os modelos.
Execute ações na Vertex AI para inspecionar modelos por meio de um painel interativo com a ferramenta What-If integrada.
Como alternativa, use o código aberto com a ferramenta What-If ou a ferramenta de aprendizado de interpretabilidade.
Clientes
Recursos
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AI Explanations para Vertex AI -
Como aumentar a transparência com AI Explanations do Google Cloud -
Recursos e funcionalidades do BigQuery ML -
Monitoramento de atribuições de recursos: como o Google salvou um dos maiores serviços de ML
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Explicação sobre os modelos de machine learning para usuários comerciais que usam o BigQuery ML e o Looker
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BigQuery Explainable AI está em disponibilidade geral para ajudar você a interpretar seus modelos de machine learning
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Explicações sobre as previsões de modelo em dados estruturados -
Recursos e funcionalidades do AutoML Tables -
Explicações sobre as previsões de modelo em dados de imagem -
Amostras de código para a Explainable AI -
Artigo sobre a Explainable AI -
Como implementar os princípios da IA
Preços
As ferramentas de IA explicável são fornecidas sem cobrança extra aos usuários de AutoML Tables ou Vertex AI. Observe que o Cloud AI é cobrado pelo uso de horas de nó, e a execução do AI Explanations em previsões do modelo exigirá cálculo e armazenamento. Portanto, pode haver aumento do uso de horas-nó para os usuários de Explainable AI.
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Ferramentas e frameworks para implantar modelos de machine learning interpretáveis e inclusivos.
Os produtos de IA do Cloud estão em conformidade com nossas políticas de SLA, que oferecem garantias de latência ou disponibilidade diferentes de outros serviços do Google Cloud.