《AI英雄3

可辩解的人工智能

理解你的AI在生命周期每个阶段的行为


建立你可以信任的人工智能

DataRobot可解释AI可以帮助你理解模型的行为,并激发对其结果的信心. 当人工智能不透明时, 很难信任系统并将其转化为业务结果. 与可辩解的人工智能, 您可以很容易地理解模型的决策过程,并弥合开发和可操作结果之间的差距.

DataRobot可解释AI在AI生命周期的所有阶段都具有可解释性.

  • 理解数据
  • 理解模型
  • 了解部署
  • 文档

了解人工智能的行为

可解释性横跨整个DataRobot平台,支持用户在每个步骤. 全局解释技术允许您理解模型的行为以及特性如何影响它们. 特性的影响 告诉您哪些特性对模型的影响最大. 功能的影响 告诉您更改特性会对模型产生什么影响.

解释为什么一个模型做出了一个决定

局部解释提供行级别的解释,说明模型为什么要做出预测. 预测的解释 告诉您哪些特性和值促成了个人预测及其影响. 这些可以在模型训练或评分时返回.

深入了解你的模型

DataRobot为独特的模型类型和复杂的数据集提供了专门的解释功能. 激活地图  和 图像嵌入的 帮助您更好地理解可视化数据. 集群的见解 识别集群并显示它们的特征组成. 稳定 展示了时间序列模型在不同预测距离上的准确性. 这只是ob真人游戏的一些专门的可解释性特征!

以完全透明的方式运作

DataRobot自动化文档帮助加快模型的文档处理过程. 合规报告 记录模型的重要方面, 包括方法, 性能, 和更多的, 帮助加速合规任务. 部署报告 在部署模型之后记录模型的行为,包括数据漂移部分, 健康服务, 和准确性.

理解生产中的模型

可解释性在模型部署之后继续. 使用 DataRobot MLOps 您可以监视已经部署在生产环境中的模型. 数据漂移 允许您查看自训练以来模型的预测是否发生了变化,以及用于评分的数据是否与用于训练的数据不同. 精度 使您能够随着时间的推移深入研究模型的准确性. 健康服务 从IT的角度向您展示模型的性能信息.

从今天开始你的AI之旅.