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AI モデルの評価
最終更新: 2024年11月22日
AIモデルの成果を追跡・測定することで、モデルがどこで構築・実行されていても、ビジネス・プロセスに準拠していることを確認することができます。
- 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
企業は、AI ガバナンス戦略の一環としてモデル評価を使用して、モデルの作成および実行に使用されるツールやフレームワークに関係なく、デプロイメント環境内のモデルが確立されたコンプライアンス標準を確実に満たすようにします。 この手法により、バイアスが存在せず、ビジネス・トランザクションで監査可能で、ビジネス・ユーザーが説明しやすく理解しやすい API モデルを維持できます。
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。