Translation not up to date
Řízení AI je sada nástrojů a funkcí pro správu vašich aktiv AI v souladu s předpisy a požadavky vaší organizace. Řízení AI Governance slouží ke sledování modelů počítačových modelů od požadavků na produkci a vyhodnocení modelů za účelem splnění prahových hodnot pro spravedlnost a přesnost. Důvěryhodná AI vyžaduje silnou veřejnou správu.
Jádro řešení UI Governance je AI Factsheets. Použijte AI Factsheets ke sledování modelů AI z požadavku na produkci. V předchozích verzích byla komponenta AI Factsheets součástí produktu Watson Knowledge Catalog. Nyní můžete nainstalovat produkt AI Factsheets jako nezávislou službu buď s produktem Watson Studio , nebo Watson Knowledge Catalog. Kromě toho si můžete vybrat volbu instalace na základě toho, jak plánujete implementovat řízení.
Regulace AI můžete nastavit iterativním způsobem, podle potřeby škálovat. Začněte s jednoduchou implementací. Poté můžete dále přizpůsobit řízení UI, abyste mohli lépe sledovat své modely a řídit se tak, jak se vaše potřeby vyvíjejí.
Doporučené služby pro řízení influenzy ptáků
Pomocí těchto služeb můžete sestavit strategii regulace AI buď s produkty Watson Knowledge Catalog , nebo Watson Studio a AI Factsheets, ale pro úplné řešení regulace AI.
- AI Factsheets
- Watson Knowledge Catalog
- Watson Studio
- Watson Machine Learning
- Watson OpenScale
Jednodušší implementace řízení influenzy ptáků
Pro nejpřímočarější implementaci řízení AI můžete použít produkt Watson Knowledge Catalog ke sledování a katalogizaci modelů. Případ použití modelu v katalogu se skládá ze sady UI záznamů UI obsahujících původ, historii a další relevantní informace o životním cyklu modelu. Administrátor produktu Watson Knowledge Catalog musí vytvořit katalog a přidat vědce dat, datové inženýry a další uživatele jako spolupracovníky.
Koordinátoři katalogu mohou požadovat a sledovat modely:
- Běleoví uživatelé přidávají případy použití modelu do zobrazení soupisu modelů katalogu, aby mohli požadovat strojové modely.
- Vědci dat přidružují své trénované modely k modelům použití modelu k vytváření informačních listů AI.
Informační listy UI shromažďují informace o modelu následujícími způsoby:
- Všechny akce přidružené k sledovaným modelem se automaticky uloží, včetně nasazení a vyhodnocení.
- Všechny změny do vstupních datových aktiv se automaticky uloží.
- Vědci dat mohou přidávat značky, obchodní termíny, podpůrnou dokumentaci a další informace.
- Vědci dat mohou přidružit modelové modely k případu použití modelu k porovnání výkonu modelu.
Validátory a další zainteresované strany revidují informační listy AI, aby zajistily dodržování předpisů a certifikují vývoj modelu od vývoje až po produkci. Mohou také generovat sestavy z informačních listů k tisku, sdílení nebo archivaci podrobností.
Možnosti přizpůsobení pro řízení influenzy ptáků
Tyto vlastní volby můžete kdykoli přidat do implementace řízení AI (AI):
- Inženýři MLOps mohou rozšířit sledování modelu tak, aby zahrnul externí modely vytvořené s modely strojového učení třetí strany.
- Inženýři MLOS mohou přidávat přizpůsobené vlastnosti do informačních listů ke sledování více informací.
- Analytici kompatibility mohou upravit výchozí šablony sestav a generovat tak upravené sestavy pro danou organizaci.
- Zaznamenejte výsledky vyhodnocení produktu IBM Watson OpenScale pro spravedlnost a další metriky jako součást sledování modelu.
Viz téma Přidání externího modelu do soupisu modelu a Úprava podrobností uživatele pro informační list.