Explainable AIBeta
Herramientas y frameworks para comprender e interpretar tus modelos de aprendizaje automático
Comprende los resultados de la IA y genera confianza
Explainable AI es un conjunto de herramientas y frameworks que te ayudan a comprender e interpretar las predicciones que realizan tus modelos de aprendizaje automático. Gracias a ella, puedes depurar y mejorar el rendimiento de los modelos, así como ayudar a los demás a entender su comportamiento. También te permite generar atribuciones de características para la predicción de modelos en AutoML Tables y AI Platform, y analizar visualmente el comportamiento de los modelos con la herramienta de hipótesis.
Diseña IA inclusiva e interpretable
Crea sistemas de IA inclusivos e interpretables desde cero con herramientas diseñadas para ayudarte a detectar y resolver sesgos, derivas y otras carencias de datos y modelos. AI Explanations en AutoML Tables, AI Platform Prediction y AI Platform Notebooks proporciona a los científicos de datos las métricas que necesitan para mejorar los conjuntos de datos o la arquitectura de los modelos y para depurar el rendimiento de estos últimos. Por su parte, la herramienta de hipótesis permite analizar de un vistazo el comportamiento de los modelos.
Despliega la IA con total confianza
Gánate la confianza de los usuarios finales y aumenta la transparencia con explicaciones que podamos interpretar los humanos sobre los modelos de aprendizaje automático. Al desplegar un modelo en AutoML Tables o AI Platform, recibes una predicción y una puntuación en tiempo real que te indican cuánto afecta un determinado factor al resultado final. Aunque las explicaciones no revelan ninguna relación fundamental en tu muestra de datos ni en la forma en que estos se rellenan, sí reflejan los patrones que el modelo ha detectado en los datos.
Optimiza el control de modelos
Simplifica la gestión y la mejora de modelos de aprendizaje automático en tu organización gracias a unos procesos optimizados de entrenamiento y monitorización del rendimiento. Monitoriza fácilmente las predicciones que generan tus modelos en AI Platform. La evaluación continua te permite comparar predicciones de modelos con etiquetas validadas en el terreno para así recibir sugerencias de forma continua y optimizar el rendimiento de los modelos.
Características
AI Explanations
Te proporciona una puntuación que indica cómo contribuye cada factor a las predicciones de los modelos en AutoML Tables, dentro de tu instancia de AI Platform Notebook o través de la API de AI Platform Prediction. Información sobre estas puntuaciones
Herramienta de hipótesis
Utiliza la herramienta de hipótesis integrada en AI Platform para valorar el rendimiento de tus modelos en una amplia gama de casos prácticos de tu conjunto de datos, con el fin de estudiar estrategias de optimización e incluso manipular los valores de datos concretos.
Evaluación continua
Realiza muestreos de las predicciones de los modelos de aprendizaje automático que has preparado y desplegado en AI Platform, y proporciona etiquetas validadas en el terreno para tu entrada de predicción mediante la función de evaluación continua. Servicio de etiquetado de datos compara las predicciones de los modelos con etiquetas validadas en el terreno para ayudarte a mejorar el rendimiento de estos.
Comprender la manera en que los modelos llegan a tomar decisiones es crucial a la hora usar la IA en nuestro sector. Por ello, tenemos muchas ganas de ver los progresos que ha realizado Google Cloud para superar este desafío. Gracias a herramientas como la de hipótesis y a las atribuciones de características en AI Platform, nuestros científicos de datos pueden desarrollar modelos con total confianza y ofrecer explicaciones que podemos comprender los humanos.
Stefan Hoejmose, director de Recorrido de los Datos de Sky
La capacidad de introspección de los modelos es esencial para su desarrollo y despliegue. Solemos centrarnos demasiado en las prestaciones predictivas cuando, en realidad, los modelos más explicables tienden a ser más útiles y, lo que es más importante, más fiables. Tenemos muchas ganas de ver en acción las nuevas herramientas que ha desarrollado Google Cloud, que vendrán de perlas a nuestros científicos de datos y clientes de modelos.
Erik Andrejko, director de tecnología de wellio
La interpretabilidad de los modelos es un factor crucial que nos permite optimizar la IA y resolver problemas de la mejor manera posible. Google va un paso más allá con Explainable AI, fruto de sus esfuerzos en el ámbito de la investigación y el desarrollo. Google Cloud nos proporciona una tecnología probada que nos permite superar el desafío que supone la interpretabilidad de modelos y mejorar nuestras prestaciones en materia de ciencia de datos.
Aaron Davis, director científico de datos de Vivint Smart Home
Estamos empleando redes neuronales para desarrollar prestaciones de nuevos productos. Una de las prerrogativas de nuestro trabajo es crear soluciones fáciles de usar y de alta calidad que mejoren el entrenamiento de nuestros modelos de aprendizaje profundo. Por ello, tenemos muchas ganas de ver los progresos que ha realizado Google Cloud para resolver el problema de las atribuciones de características y ofrecer explicaciones que podamos entender los humanos sobre la actividad de nuestros modelos.
Chris Jones, director de tecnología de iRobot
Recursos
Increasing transparency with Google Cloud AI Explanations
AI Explanations en AI Platform
Características y funciones de AutoML Tables
Explaining model predictions on image data
Explaining model predictions on structured data
Getting started with the What-If Tool
Códigos de ejemplo de Explainable AI
AI Explainability Whitepaper
Poner en práctica los principios de la IA
Precios
Las herramientas de Explainable AI se ofrecen de forma gratuita a los usuarios de AutoML Tables o AI Platform. Ten en cuenta que Cloud AI se factura según el uso de horas de nodo y que necesitarás recursos de computación y almacenamiento para ejecutar AI Explanations en predicciones de modelos. Por este motivo, los usuarios de Explainable AI pueden observar un aumento en su uso de horas de nodo.
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