Dashboards de IA Responsable en Azure Machine Learning con Python

A medida que los modelos de machine learning se vuelven integrales en la toma de decisiones, garantizar que sean equitativos, transparentes y confiables es más crítico que nunca. Este curso lo guía a través del proceso de auditoría de sus modelos para generar confianza y cumplir con los estándares de cumplimiento modernos. Aprenderá a configurar, personalizar y analizar un dashboard de IA Responsable dentro de Azure Machine Learning. Al trabajar con el SDK de Python v2, obtendrá las habilidades para diagnosticar errores del modelo, explicar predicciones y evaluar métricas de equidad a través de recorridos escritos estructurados y ejemplos de código. Lo que aprenderá: - Comprender los principios fundamentales de IA Responsable, incluida la equidad, la interpretabilidad y la transparencia. - Configurar el SDK de Python v2 de Azure Machine Learning para inicializar sus pipelines de evaluación de modelos. - Generar información de análisis de errores para identificar exactamente dónde su modelo tiene un rendimiento inferior. - Interpretar las predicciones del modelo utilizando la importancia de las características y técnicas de explicación modernas. - Evaluar la equidad del modelo y detectar posibles sesgos demográficos en sus datos. - Explorar el análisis contrafactual y los patrones de toma de decisiones causales para mejorar los resultados del modelo. El curso comienza con terminología esencial y conceptos de IA ética antes de pasar paso a paso a la configuración y exploración de cada componente del dashboard. Estudiará fragmentos de código prácticos y escenarios estructurados para aplicar estas herramientas de diagnóstico a sus propios flujos de trabajo. Este curso está diseñado para científicos de datos principiantes, entusiastas del machine learning y desarrolladores que desean implementar prácticas de seguridad en IA. No se requiere experiencia previa con Azure Machine Learning, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comience a leer hoy mismo para crear modelos de machine learning que pueda explicar y en los que pueda confiar con confianza.