AI モデルの評価
最終更新: 2025年1月28日
AI資産から結果を追跡し、測定することで、モデルが構築または実行される場所に関わらず、ビジネスプロセスに準拠していることを確認できます。
モデル評価をAIガバナンス戦略の一環として活用することで、モデルの構築や実行に使用されるツールやフレームワークに関わらず、展開環境のモデルが確立されたコンプライアンス基準を満たしていることを保証することができます。 このアプローチにより、モデルにバイアスがなく、ビジネスユーザーが容易に説明・理解でき、ビジネス取引において監査可能な状態を確保できます。
- 必要なサービス
- watsonx.aiランタイム
- トレーニング・データ・フォーマット
- リレーショナル形式: リレーショナル・データ・ソース内のテーブル
- 表形式: Excel ファイル (.xls または .xlsx)、CSV ファイル
- テキスト形式: サポート対象のリレーショナル・テーブルまたはリレーショナル・ファイル内
- 接続データ
- Cloud Object Storage (infrastructure)
- Db2
- データ・サイズ
- 任意
モデル評価の詳細については、この短いビデオをご覧ください。
このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。
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機械学習モデルの評価」チュートリアルでは、公平性、品質、説明可能性を監視するための評価の設定を実際に体験することができます。
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親トピック: AI資産の管理
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