Explainable AIBeta

Ferramentas e frameworks para entender e interpretar seus modelos de machine learning.

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Imagem geral de Explainable AI

Entender a saída da IA e gerar confiança

A Explainable AI é um conjunto de ferramentas e frameworks criado para ajudar você a entender e interpretar as previsões feitas pelos seus modelos de machine learning. Com ela, é possível depurar e melhorar o desempenho dos modelos, além de ajudar outras pessoas a entender o comportamento do seu modelo. Também é possível gerar atribuições de recursos para previsões de modelo no AutoML Tables e na AI Platform, além de investigar visualmente o comportamento do modelo usando a Ferramenta What-If.

Foco no seu aplicativo

Projete uma IA interpretável e inclusiva

Crie sistemas de IA interpretável e inclusiva desde o início com ferramentas projetadas para ajudar a detectar e resolver tendências, deslocamentos e outras falhas em dados e modelos. No AutoML Tables, na AI Platform Predictions e na AI Platform Notebooks, a AI Explanations fornece aos cientistas de dados o insight necessário para otimizar os conjuntos de dados ou a arquitetura do modelo e depurar o desempenho dele. Com a Ferramenta What-If, você investiga resumidamente o comportamento do modelo.

Simples e totalmente gerenciado

Implante a IA com confiança

Aumente a confiança do usuário final e melhore a transparência com explicações sobre modelos de machine learning que podem ser interpretadas pelas pessoas. Ao implantar um modelo em AutoML Tables ou no AI Platform, você tem uma previsão e uma pontuação em tempo real indicando o quanto um fator afetou o resultado final. Embora as explicações não revelem nenhuma relação fundamental na amostragem ou no preenchimento de dados, elas refletem os padrões encontrados pelo modelo nos dados.

Desempenho e escalonabilidade

Simplifique a governança do modelo

Simplifique a capacidade da sua organização de gerenciar e melhorar modelos de machine learning com monitoramento e treinamento simplificados do desempenho. Monitore com facilidade as previsões feitas pelos modelos no AI Platform. O recurso de avaliação contínua permite comparar as previsões dos modelos com rótulos baseados em informações empíricas para receber feedback contínuo e otimizar o desempenho do modelo.

Recursos

AI Explanations

Receba uma pontuação explicando o quanto cada fator contribuiu para as previsões de modelo no AutoML Tables, na AI Platform Notebook ou por meio da API AI Platform Prediction. Leia a documentação de explicação sobre a pontuação.

Ferramenta What-If

Examine o desempenho do modelo para ter vários recursos no conjunto de dados, estratégias de otimização e até manipulações para valores de ponto de dados individuais usando a Ferramenta What-If integrada ao AI Platform.

Avaliação contínua

Faça a amostragem da previsão dos modelos de machine learning treinados implantados no AI Platform. Forneça rótulos baseados em informações empíricas para as entradas de previsão usando o recurso de avaliação contínua. O serviço de rotulagem de dados compara as previsões do modelo com rótulos baseados em informações empíricas para ajudar a melhorar o desempenho do modelo.

Recursos

Preços

As ferramentas de IA explicável são fornecidas sem cobrança extra aos usuários de AutoML Tables ou do AI Platform. Observe que o Cloud AI é cobrado pelo uso de horas de nó e a execução de Explicações de IA em previsões do modelo exigirá cálculo e armazenamento. Portanto, os usuários da IA explicável podem ver o aumento do uso de hora do nó.

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