Python ile Azure Makine Öğrenmesi'nde Sorumlu AI Dashboards

Makine öğrenimi modelleri karar vermenin ayrılmaz bir parçası haline geldikçe, bunların adil, şeffaf ve güvenilir olmasını sağlamak her zamankinden daha kritik hale geliyor. Bu kurs, güven oluşturmak ve modern uyum standartlarını karşılamak için modellerinizi denetleme sürecinde size rehberlik eder. Azure Machine Learning içinde Sorumlu AI tablosunu nasıl kuracağınızı, nasıl ayarlayacağınızı ve analiz edeceğinizi öğreneceksiniz. Python SDK v2 ile çalışarak, model hatalarını teşhis etmek, tahminleri açıklamak ve yapılmış yazılı yürüyüşler ve kod örnekleri yoluyla adillik metriklerini değerlendirmek için beceriler kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Adillik, yorumlanabilirlik ve şeffaflık da dahil olmak üzere temel Sorumlu Yapay Zeka ilkelerini anlamak. - Model değerlendirme boru hatlarını başlatmak için Azure Machine Learning Python SDK v2'yi ayarlayın. - Modelinizin performansının nerede düşük olduğunu belirlemek için hata analizi içgörüleri oluşturun. - Özelliklerin önemini ve modern açıklama tekniklerini kullanarak model tahminlerini yorumla. - Modelin adilliğini değerlendirin ve verilerinizde potansiyel demografik önyargıları tespit edin. - Model sonuçlarını iyileştirmek için karşıt gerçek analizi ve nedensel karar verme paternlerini keşfedin. Kurs, tablonun her bileşenini adım adım ayarlayıp keşfetmeden önce temel terminoloji ve etik yapay zeka kavramlarıyla başlar. Bu tanısal araçları kendi çalışma akışlarına uygulamak için pratik kod parçaları ve yapılandırılmış senaryoları inceleyeceksiniz. Bu kurs, yeni başlayan veri bilimcileri, makine öğrenimi tutkunları ve yapay zeka güvenlik uygulamalarını uygulamak isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Azure Machine Learning ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python ile temel bir tanıdıklık yararlıdır. Bugün okumaya başlayın ve güvenle açıklayacağınız ve güvenebileceğiniz makine öğrenimi modelleri oluşturun.