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隆重推出 Example-based Explanations,這是前所未有的服務,可協助使用者修正資料來改善模型效能。瞭解詳情

Explainable AI

提供相關工具與架構,可用於理解和解釋機器學習模型。

瞭解 AI 輸出及建立信任感的圖片

瞭解 AI 輸出及建立信任感

Explainable AI 是一款工具和架構組合,可協助您理解和解釋由機器學習模型產生的預測資料,並且原生整合於多項 Google 產品和服務。透過 Explainable AI,您就能偵錯並提升模型效能,協助其他使用者瞭解模型行為。您也可以在 AutoML TablesBigQuery MLVertex AI 中產生用於模型預測的特徵歸因,並使用 What-If Tool 以視覺化的方式調查模型行為。

最新資訊

設計出具有可解釋性的共融式 AI

設計出具有可解釋性的共融式 AI

具備各項工具,可協助偵測及解決資料和模型中的偏誤、偏移和其他差異,方便您從頭開始打造具有可解釋性的共融式 AI 系統。AutoML Tables、Vertex AI 預測和 Notebooks 中的 AI Explanations 提供了深入分析資料,協助數據資料學家改善資料集或模型架構,並進行偵錯以提升模型效能。What-If Tool 則可讓您快速查看模型行為。

安心部署 AI 圖片

安心部署 AI

提供便於使用者理解的機器學習模型說明內容,藉此培養使用者的信賴感,並提升資料的透明度。在 AutoML Tables 或 Vertex AI 中部署模型時,您可以即時獲得預測結果和分數,藉此瞭解某項因素對最終結果的影響力。說明內容即使未揭示您資料樣本或母體中的任何基礎關係,也會反映出模型在資料中發現的模式。

簡化模型管理工作

簡化模型管理工作

透過精簡的效能監控和訓練功能,簡化貴公司機器學習模型的管理工作,並提升機器學習模型效能。此外,您可以輕鬆監控模型在 Vertex AI 上的預測工作,以及透過持續評估功能將模型預測結果與實際資料標籤進行比較,以持續獲得相關意見回饋,並改善模型成效。

功能與特色

透過由 Google 研究開發並用於強化 Google 的 AI 技術的創新 XAI 工具,瞭解 AI 輸出結果。

特徵歸因

用於產生特徵歸屬的代管服務。支援的方法包括 Samples Shapely、積分梯度和 XRAI。

整合至 Vertex AI 服務,包括 AutoML TablesVisionVertex AI 預測Notebooks模型監控BigQuery ML。 

瞭解詳情

Example-based Explanations (預先發布版)

透過可做為行動依據的說明建構更優異的模型,以減少資料挑戰。

代管的最鄰近搜尋服務,用來針對新預測或執行個體傳回類似的範例。

瞭解詳情

模型分析

進階模型分析工具包,可協助您進一步瞭解模型。

在 Vertex AI 中採取行動,使用整合的 What-If Tool 透過互動式資訊主頁檢查模型。

另外,您也可以搭配 What-If Tool語言可解釋性工具使用開放原始碼。

瞭解詳情

客戶

定價

AutoML Tables 或 Vertex AI 的使用者可免費使用 Explainable AI 工具。請注意,Cloud AI 是以節點時數使用量計費,而且在模型預測作業中執行 AI Explanations 需要運算和儲存空間。因此,Explainable AI 使用者可能會發現節點時數使用量有所增加。

查看定價詳細資料

後續行動

運用價值 $300 美元的免費抵免額和超過 20 項一律免費的產品,開始在 Google Cloud 中建構產品與服務。

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後續行動

提供相關工具與架構,可用於部署具有可解釋性和包容性的機器學習模型。

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