Explainable AIBêta

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

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Image de présentation d'Explainable AI

Comprenez les enjeux de 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 fonctionnalités pour les prédictions de vos modèles dans AutoML Tables et AI Platform, et analyser visuellement les comportements des modèles à l'aide de l'outil de simulation What-If.

La priorité : votre application

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, AI Platform Prediction et AI Platform 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.

Solution simple et entièrement gérée

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 AI Platform, 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.

Performances et évolutivité

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 dans AI Platform. 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

Obtenez un score indiquant l'impact de chaque facteur sur les prédictions du modèle dans AutoML Tables, AI Platform Notebooks, ou l'API AI Platform Prediction. Davantage d'informations sur ces scores sont disponibles sur cette page.

Outil de simulation 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

Échantillonnez les prédictions des modèles de machine learning entraînés que vous avez déployés sur AI Platform. 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.

Ressources

Tarifs

Les outils Explainable AI sont proposés gratuitement aux utilisateurs d'AutoML Tables et d'AI Platform. 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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