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

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

Les entreprises utilisent les évaluations de modèles dans le cadre des stratégies de gouvernance de l'IA pour s'assurer que les modèles dans les environnements de déploiement respectent les normes de conformité établies, quels que soient les outils et les infrastructures utilisés pour générer et exécuter les modèles. Cette approche garantit que les modèles sont exempts de biais, qu'ils peuvent être facilement expliqués et compris par les utilisateurs métier et qu'ils sont auditables dans les transactions commerciales.

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