Explainable AI

Outils et frameworks permettant de comprendre et d'interpréter vos modèles de machine learning.

Comprenez comment fonctionne l'IA et instaurez la confiance

Comprenez comment fonctionne l'IA et instaurez la confiance

Explainable AI correspond à un ensemble d'outils et de frameworks conçus pour vous aider à comprendre et à interpréter les prédictions effectuées par vos modèles de machine learning. Il vous permet, entre autres, de résoudre les problèmes de performances de vos modèles et d'améliorer celles-ci, et aide les tiers à comprendre leur comportement. Vous pouvez également générer des attributions de caractéristiques pour les prédictions de modèles dans AutoML Tables et Vertex AI afin d'analyser visuellement leur comportement à l'aide de l'outil de simulation What-If.
Concevez une IA interprétable et inclusive

Concevez une IA interprétable et inclusive

Créez en partant de zéro des systèmes d'IA interprétables et inclusifs à l'aide d'outils conçus pour détecter et résoudre les biais, dérives et autres écarts liés aux données et modèles. Dans AutoML Tables, Vertex AI Predictions et Notebooks, AI Explanations fournit aux data scientists les insights nécessaires pour leur permettre d'améliorer les ensembles de données ou l'architecture des modèles, et de résoudre les problèmes de performances des modèles. L'outil de simulation What-If vous permet d'analyser le comportement des modèles en un seul coup d'œil.

Image "Déployez l'IA en toute confiance"

Déployez l'IA en toute confiance

Renforcez la confiance des utilisateurs finaux et soyez plus transparent grâce aux explications interprétables par l'humain des modèles de machine learning. Lorsque vous déployez un modèle dans AutoML Tables ou Vertex AI, vous obtenez une prédiction et un score en temps réel qui indiquent l'impact d'un facteur sur le résultat final. Bien que les explications ne révèlent aucune relation fondamentale dans votre échantillon de données ou votre population, elles reflètent bien les tendances du modèle trouvées dans les données.

Rationalisez la gouvernance des modèles

Rationalisez la gouvernance des modèles

Simplifiez la façon dont votre organisation gère et améliore les modèles de machine learning en rationalisant la surveillance des performances et l'entraînement. Surveillez facilement les prédictions de vos modèles sur Vertex AI. L'évaluation continue vous permet de comparer les prédictions de votre modèle aux étiquettes de vérité terrain et vous transmet continuellement des informations sur les performances du modèle.

Fonctionnalités

AI Explanations

Recevez un score indiquant dans quelle mesure chaque facteur a contribué aux prédictions de modèle dans AutoML Tables, à l'intérieur de votre notebook. ou via l'API Vertex AI Prediction. Lisez la documentation contenant l'explication des score.

Outil What-If

L'outil de simulation What-If intégré à AI Platform vous permet d'évaluer les performances de votre modèle par rapport à toute une gamme de caractéristiques dans votre ensemble de données, de comparer diverses stratégies d'optimisation et même d'examiner le résultat de manipulations sur des valeurs de point de données individuelles.

Évaluation continue

Découvrez la prédiction à partir de modèles de machine learning entraînés et déployés sur Vertex AI. Utilisez l'évaluation continue pour fournir des étiquettes de vérité terrain pour les entrées de prédictions. Le service d'étiquetage de données compare les prédictions de votre modèle aux étiquettes de vérité terrain pour vous permettre d'améliorer les performances du modèle.

Clients

Tarifs

Les outils Explainable AI sont proposés gratuitement aux utilisateurs d'AutoML Tables et de Vertex AI. Veuillez noter que Cloud AI est facturé au nœud-heure et que l'exécution d'AI Explanations sur les prédictions de modèles nécessite des ressources de calcul et de stockage supplémentaires. Il se peut donc que les utilisateurs d'Explainable AI voient leur nombre de nœuds-heure augmenter.

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