Explainable AI

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

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Entenda os resultados da IA e transmita 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 Vertex AI (links em inglês), e investigar visualmente o comportamento do modelo usando a Ferramenta What-If.
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.

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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. Embora 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

AI Explanations

Receba uma pontuação explicando o quanto cada fator contribuiu para as previsões do modelo no AutoML Tables, dentro do Notebook, ou por meio da API Vertex AI 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 no Vertex AI.

Avaliação contínua

Faça a amostragem da previsão dos modelos de machine learning treinados implantados na Vertex AI. 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.

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.

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