Vous pouvez suivre et mesurer les résultats de vos actifs d'IA pour vous assurer qu'ils sont conformes aux processus métier, quel que soit l'endroit où vos modèles sont construits ou en cours d'exécution.

Vous pouvez utiliser les évaluations de modèles dans le cadre de vos stratégies de gouvernance de l'IA pour vous assurer que les modèles dans les environnements de déploiement respectent les normes de conformité établies, quels que soient les outils et les cadres utilisés pour construire et exécuter les modèles. Cette approche garantit que les modèles ne sont pas biaisés, qu'ils peuvent être facilement expliqués et compris par les utilisateurs professionnels et qu'ils sont vérifiables dans les transactions commerciales.

service requis

watsonx.ai Runtime

Format des données d'apprentissage

Relationnel : tables dans des sources de données relationnelles

Tabulaire: fichiers Excel (.xls ou .xlsx), fichiers CSV

Textuel : dans les tables ou fichiers relationnels pris en charge

Données connectées

Cloud Object Storage (infrastructure)

Db2

Taille des données

Tous

Regardez cette courte vidéo pour en savoir plus sur les évaluations de modèles.