Presentamos Explicaciones basadas en ejemplos, un servicio único para ayudar a los usuarios a mejorar el rendimiento de los modelos mediante el perfeccionamiento de sus datos. Más información.

Explainable AI

Herramientas y frameworks para interpretar y comprender tus modelos de aprendizaje automático.

Imagen de Interpreta los resultados de la IA y genera confianza

Interpreta los resultados de la IA y genera confianza

Explainable AI es un conjunto de herramientas y frameworks que te ayudará a interpretar y comprender las predicciones de tus modelos de aprendizaje automático. Se integra de forma nativa en diversos productos y servicios de Google. Con él puedes depurar y mejorar el rendimiento de los modelos, así como ayudar a otras personas a entender su comportamiento. También puedes generar asignaciones de atributos para las predicciones de modelos en AutoML Tables, BigQuery ML y Vertex AI e investigar visualmente el comportamiento de los modelos con la Herramienta What‑If.

Novedades

Diseña IA interpretable e inclusiva

Diseña IA interpretable e inclusiva

Compila desde cero sistemas de IA que sean interpretables e inclusivos gracias a herramientas diseñadas para ayudar a detectar y resolver sesgos, desvíos y otros vacíos en los datos y modelos. AI Explanations en AutoML Tables, predicciones de Vertex AI y Notebooks les proporcionan a los científicos de datos los conocimientos necesarios para mejorar los conjuntos de datos o la arquitectura de los modelos y depurar el rendimiento de los modelos. La Herramienta What‑If te permite investigar el comportamiento de los modelos con facilidad.

Imagen de Implementa la IA con confianza

Implementa la IA con confianza

Fortalece la confianza del usuario final y mejora la transparencia con explicaciones de los modelos de aprendizaje automático que pueden ser interpretadas por humanos. Cuando se implementa un modelo en AutoML Tables o Vertex AI, obtienes una predicción y una puntuación en tiempo real que indican en qué medida un factor influyó en el resultado final. Aunque las explicaciones no revelan ninguna relación fundamental en tu muestra de datos o población, sí muestran los patrones que el modelo encontró en los datos.

Simplifica la administración de los modelos

Simplifica la administración de los modelos

Simplifica la administración y mejora de los modelos de aprendizaje automático en tu organización con una supervisión del rendimiento y entrenamiento optimizados. Supervisa fácilmente las predicciones que hacen tus modelos en Vertex AI. La función de evaluación continua te permite comparar predicciones de modelos con etiquetas de verdad fundamental para obtener comentarios continuos y optimizar el rendimiento del modelo.

Features

Comprende el resultado de la IA con las herramientas XAI innovadoras que desarrolló Google Research y que se usan para potenciar la IA en Google.

Atribuciones de atributos

Un servicio administrado para generar atribuciones de funciones. Los métodos admitidos incluyen muestras de Shapely, Integrated Gradients y XRAI.

Integrado en los servicios de Vertex AI, lo que incluye AutoML Tables, Visión, Vertex AI Prediction,Notebooks, Model Monitoring y BigQuery ML

Más información

Explicaciones basadas en ejemplos (vista previa)

Crea mejores modelos con explicaciones prácticas para mitigar los desafíos de datos.

Un servicio administrado de Approximate Nearest Neighbor que muestra ejemplos similares a predicciones o instancias nuevas.

Más información

Análisis de modelos

Un kit de herramientas de análisis de modelos avanzado que te ayudará a comprender mejor los modelos.

Toma medidas en Vertex AI para inspeccionar modelos a través de un panel interactivo con la Herramienta What-If integrada.

También puedes usar el código abierto con la Herramienta What-If o la Herramienta de interpretación de idiomas.

Más información

Clientes

Precios

Las herramientas de Explainable AI se proporcionan sin cargo adicional a los usuarios de AutoML Tables o Vertex AI. Ten en cuenta que la IA de Cloud se factura por el uso de horas de procesamiento de nodo y que la ejecución de AI Explanations en las predicciones de modelos necesitará procesamiento y almacenamiento. Por lo tanto, es posible que los usuarios de Explainable AI vean un aumento en el uso de horas de procesamiento de nodo.

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