Guia d'Implementacion de la vigilancia de l'IA responsable

Resumen

Le guia d'Implementacion de la vigilancia de l'IA responsable de Microsoft fournit un plan complet pour établir une supervision continue des systèmes IA dans les environnements de production. Construit autour des capacités d'IA responsable d'Azure Machine Learning, ce guia comble l'écart critique entre le despliegue des modelos et l'assurance qu'ils restent équitables, précis et explicables dans le temps.

A quien va dirigido este recurso

• Ingénieurs ML et data scientists responsables de la maintenance des modelos en production
• Equipos de gobernanza de l'IA implémentant des protocoles de vigilancia
• Ingénieurs DevOps intégrant des vérifications d'IA responsable dans les pipelines MLOps
• Responsables cumplimiento qui doivent démontrer une supervision continue des modelos

Les piliers de vigilancia que vous implémenterez

• Vigilancia de l'equidad : Suit les disparités de performance entre les groupes démographiques et les attributs sensibles, avec des seuils configurables déclenchant des alertes lorsque des sesgo émergent après le despliegue.
• Suivi des performances du modelo : Va au-delà des métriques de précision pour surveiller les KPIs pertinents pour le métier, les distributions de confiance des prédictions et les patterns d'erreurs.
• Détection de dérive des datos : Identifie quand les datos entrantes diffèrent significativement des distributions d'entraînement, capturant la dérive conceptuelle, la dérive des caractéristiques et la dérive cible.
• Tableaux de bord d'explicabilidad : Fournissent une visibilité continue sur la prise de decision du modelo à travers le suivi de l'importance des caractéristiques et les explications locales et globales.