Apresentamos as Explicações baseadas em exemplos, um serviço exclusivo para ajudar os usuários a melhorar o desempenho de modelos refinando os dados. Saiba mais.

Explainable AI

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

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Entenda a saída da IA e crie confiança

A IA explicável é um conjunto de ferramentas e frameworks para ajudar você a entender e interpretar previsões feitas pelos seus modelos de machine learning, integradas nativamente a vários produtos e serviços do Google. 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, BigQuery ML e Vertex AI e investigar visualmente o comportamento do modelo usando a Ferramenta What-If.

Novidades

Projete uma IA interpretável e inclusiva

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. O AI Explanations no AutoML Tables, a Vertex AI Predictions e o Notebooks fornecem aos cientistas de dados o insight necessário para melhorar conjuntos de dados ou a arquitetura de modelos e depurar o desempenho do modelo. Com a Ferramenta What-If, você investiga resumidamente o comportamento do modelo.

Imagem "Implante a IA com confiança"

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 Vertex AI, você tem uma previsão e uma pontuação em tempo real indicando o quanto um fator afetou o resultado final. Ainda que as explicações não revelem nenhuma relação fundamental na amostragem ou no preenchimento de dados, elas refletem os padrões encontrados pelo modelo nos dados.

Simplifique a governança do modelo

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 que seus modelos fazem na Vertex AI. 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

Compreenda a saída de IA com ferramentas XAI inovadoras, desenvolvidas pela Google Research e usadas para potencializar a IA no Google.

Atribuições de recursos

Um serviço gerenciado para gerar atribuições de recursos. Os métodos compatíveis incluem Samples Shapely, Gradientes integrados e XRAI.

Integrado aos serviços da Vertex AI, incluindo Tabelas do AutoML e Vision, Previsão da Vertex AI, Notebooks, Monitoramento de modelos e ML do BigQuery

Saiba mais

Explicações com base em exemplos

Crie modelos melhores com explicações acionáveis para mitigar desafios de dados.

Um serviço gerenciado de proximidade para retornar exemplos semelhantes a novas previsões ou instâncias.

Saiba mais

Análise de modelos

Um kit de ferramentas de análise avançado para ajudar você a entender melhor os modelos.

Execute ações na Vertex AI para inspecionar modelos por meio de um painel interativo com a ferramenta What-If integrada.

Como alternativa, use o código aberto com a ferramenta What-If ou a ferramenta de interpretabilidade de idioma.

Saiba mais

Clientes

Preços

As ferramentas de IA explicável são fornecidas sem cobrança extra aos usuários de AutoML Tables ou Vertex AI. Observe que o Cloud AI é cobrado pelo uso de horas de nó, e a execução do AI Explanations em previsões do modelo exigirá cálculo e armazenamento. Portanto, pode haver aumento do uso de horas-nó para os usuários de Explainable AI.

Veja os preços em detalhes

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Próximos passos

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