Explainable AIBeta

Tools und Frameworks, die Ihnen dabei helfen, Ihre Modelle für maschinelles Lernen zu verstehen und zu interpretieren

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Bild: Explainable AI – Übersicht

KI-Ausgabe verstehen und Vertrauen schaffen

Explainable AI umfasst eine Reihe von Tools und Frameworks, mit deren Hilfe Sie durch Ihre ML-Modelle generierte Vorhersagen verstehen und interpretieren können. Sie haben die Möglichkeit, Ihre Modelle zu debuggen und deren Leistung zu steigern sowie anderen zu helfen, das Modellverhalten zu verstehen. Außerdem können Sie Feature-Attributionen für Modellvorhersagen in AutoML Tables und der AI Platform erstellen und das Modellverhalten mit dem What-If-Tool visuell untersuchen.

Fokus auf Ihre Anwendungen

Interpretierbare und integrative KI-Systeme erstellen

Erstellen Sie von Grund auf neue interpretierbare und integrative KI-Systeme mithilfe von Tools, die es Ihnen erleichtern, Verzerrungen und andere Lücken in Daten und Modellen zu erkennen und aufzulösen. AI Explanations in AutoML Tables, AI Platform Predictions und AI Platform Notebooks liefert Data Scientists die erforderlichen Informationen, mit denen sie dann Datasets und Modellarchitekturen verbessern und die Modellleistung steigern können. Mit dem What-If-Tool erhalten Sie einen Überblick über das Modellverhalten.

Einfach und vollständig verwaltet

KI zuversichtlich bereitstellen

Fördern Sie das Vertrauen von Endnutzern und erhöhen Sie die Transparenz mit für Menschen verständlichen Erklärungen von ML-Modellen. Wenn Sie ein Modell in AutoML Tables oder auf der AI Platform bereitstellen, erhalten Sie in Echtzeit eine Vorhersage und eine Bewertung des Einflusses eines Faktors auf das Endergebnis. Erklärungen geben zwar keine Auskunft über grundlegende Beziehungen in Ihrer Datenprobe oder -population, lassen aber die vom Modell in den Daten gefundenen Muster erkennen.

Leistung und Skalierbarkeit

Modell-Governance optimieren

Erleichtern Sie Ihrer Organisation die Verwaltung und Verbesserung von ML-Modellen durch optimiertes Monitoring der Leistung und Training. Sie können die von den Modellen auf der AI Platform getroffenen Vorhersagen auf einfache Weise überwachen. Dank der kontinuierlichen Evaluierung lassen sich Modellvorhersagen mit Ground-Truth-Labels vergleichen. So erhalten Sie fortlaufend Feedback und können die Modellleistung optimieren.

Features

AI Explanations

Anhand einer Bewertung können Sie sehen, welchen Beitrag jeder Faktor für die Modellvorhersagen in AutoML Tables, AI Platform Notebooks oder über die AI Platform Prediction API leistet. Hier erfahren Sie, wie diese Bewertungen zu interpretieren sind.

What-If-Tool

Untersuchen Sie mit dem auf der AI Platform eingebundenen What-If-Tool in Ihrem Dataset für unterschiedliche Features die Modellleistung, Optimierungsstrategien und auch Änderungen an einzelnen Datenpunktwerten.

Kontinuierliche Evaluierung

Sie können die Vorhersage von trainierten ML-Modellen, die auf der AI Platform bereitgestellt werden, stichprobenartig überprüfen und mithilfe von kontinuierlicher Evaluierung Ground-Truth-Labels für Vorhersageeingaben erstellen. Der Data Labeling Service vergleicht dann die Modellvorhersagen mit den Ground-Truth-Labels, um Ihnen die Optimierung der Modelleistung zu erleichtern.

Ressourcen

Preise

Für AI Explanations fallen für Nutzer von AutoML Tables oder der AI Platform keine zusätzlichen Kosten an. Cloud AI wird nach Knotenstunden abgerechnet. Zum Ausführen von AI Explanations für Modellvorhersagen sind Rechenleistung und Speicher erforderlich. Daher steigt die Zahl der Knotenstunden bei der Nutzung von Explainable AI möglicherweise an.

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Nächste Schritte

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