Translation not up to date
AI Governance, AI varlıklarınızı kuruluşunuzun mevzuatına ve gereksinimlerine uygun olarak yönetmeye yönelik bir dizi araç ve yetenek kümesidir. Makine öğrenimi modellerini, adil ve doğruluk için eşikleri karşılayacak şekilde modellemek ve değerlendirmek üzere makine öğrenimi modellerini izlemek için kullanın. Güvenilir yapay zeka güçlü bir yönetim gerektirir.
AI Governance çözümünün çekirdeği AI Factsheets' dir. Yapay zeka modellerini isteğinden üretimde izlemek için AI Factsheets öğesini kullanın. Önceki yayınlarda, AI Factsheets , Watson Knowledge Catalog' un bir parçasıydı. Şimdi, AI Factsheets uygulamasını bağımsız bir hizmet olarak Watson Studio ya da Watson Knowledge Catalog' la kurabilirsiniz. Ayrıca, yönetişimi nasıl gerçekleştirmeyi planladığınızı temel alarak kuruluş seçeneğinizi seçebilirsiniz.
Yapay zeka yönetişimi, gerektiği şekilde ölçeklendirerek bir yinelemeli şekilde ayarlayabilirsiniz. Basit bir somutlama ile başlayın. Daha sonra, gereksinimleriniz geliştikçe modellerinizi daha iyi izlemek ve modellerinizi yönetmek için Yapay AI Yönetişiminizi daha da özelleştirebilirsiniz.
Yapay zeka yönetişimi için önerilen hizmetler
Yapay AI Yönetişim stratejinizi Watson Knowledge Catalog ya da Watson Studio ve AI Factsheetsile birlikte oluşturabilir, ancak tam AI Yönetişim çözümü için şu hizmetleri kullanın:
- AI Factsheets
- Watson Knowledge Catalog
- Watson Studio
- Watson Machine Learning
- Watson OpenScale
Yapay zeka yönetişimin en basit uygulaması
Yapay zeka yönetişimin en basit şekilde uygulanması için, modelleri izlemek ve döküm almak için bir Watson Knowledge Catalog ' u kullanabilirsiniz. Bir katalogdaki model kullanım senaryosu, bir model yaşam çevrimi ile ilgili köken, geçmiş ve diğer ilgili bilgileri içeren bir yapay zeka yüztüşleri kümesinden oluşur. Bir Watson Knowledge Catalog yöneticisi, bir katalog oluşturmalı ve veri bilimcileri, veri mühendisleri ve diğer kullanıcıları işbirliği yapan kullanıcılar olarak eklemeli.
Katalog işbirlikçileri modelleri isteyebilir ve takip edebilir:
- İş kullanıcıları, model kullanım senaryolarını, makine öğrenimi modelleri istemek için kataloğun model envanter görünümüne ekler.
- Veri bilimciler, eğitimli modellerini, yapay zeka formları oluşturmak için model kullanım senaryolarıyla ilişkilendirir.
Yapay zeka sayfaları, modelle ilgili bilgileri aşağıdaki şekillerde biriktirir:
- İzlenen modelle ilişkili tüm işlemler, devreye alma ve değerlendirmeler de dahil olmak üzere otomatik olarak kaydedilir.
- Giriş verisi varlıklarında yapılan tüm değişiklikler otomatik olarak kaydedilir.
- Veri bilimcileri etiketler, iş terimleri, destekleyici belgeler ve diğer bilgiler ekleyebilirler.
- Veri bilimcileri, model performansını karşılaştırmak için rakip modelleri model kullanım senaryosuyla ilişkilendirebilirler.
Doğrulayıcılar ve diğer paydaşlar, uyumluluğu sağlamak ve model ilerlemesini geliştirmekten üretime kadar onaylamayı sağlamak için yapay zeka sayfalarını gözden geçirmektedir. Ayrıca, ayrıntıları yazdırmak, paylaşmak ya da arşivlemek için kaynak sayfalarından raporlar da oluşturabilirsiniz.
Yapay zeka yönetişimi için özelleştirme seçenekleri
Bu özel seçenekleri istediğiniz zaman AI yönetişimi uygulamanıza ekleyebilirsiniz:
- MLOps mühendisleri, üçüncü kişi makine öğrenme modelleriyle oluşturulan dış modelleri içermek için model izlemeyi genişletebilirler.
- MLOps mühendisleri, daha fazla bilgi izlemek için özel özellikler ekleyebilir.
- Uyumluluk analistleri, kuruluş için uyarlanmış raporlar oluşturmak üzere varsayılan rapor şablonlarını özelleştirebilir.
- Record the results of IBM Watson OpenScale evaluations for fairness and other metrics as part of model tracking.
Bkz. Model dökümuna dış model eklenmesi ve Kullanıcı ayrıntılarının kullanıcı sayfasına uyarlanması.