لوحات معلومات الذكاء الاصطناعي المسؤول في Azure Machine Learning باستخدام Python

مع اصبح نماذج تعلم الآلة جزءاً لا يتجزأ من اتخاذ القرار، فإن ضمان كونها عادلة وشفافة وموثوقة أصبح أكثر أهمية من أي وقت مضى. ترشدك هذه الدورة خلال عملية تدقيق نماذجك لبناء الثقة وتلبية معايير الامتثال الحديثة. ستتعلم كيفية إعداد وتكوين وتحليل لوحة معلومات للذكاء الاصطناعي المسؤول داخل Azure Machine Learning. من خلال العمل مع Python SDK v2، ستكتسب المهارات اللازمة لتشخيص أخطاء النماذج، وشرح التنبؤات، وتقييم مقاييس العدالة من خلال شروحات مكتوبة منظمة وأمثلة برمجية. ما ستتعلمه: - فهم مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول الأساسية، بما في ذلك العدالة، وقابلية التفسير، والشفافية. - تكوين Python SDK v2 الخاص بـ Azure Machine Learning لتشغيل خطوط أنابيب تقييم النماذج الخاصة بك. - توليد رؤى تحليل الأخطاء لتحديد المكان الذي يكون فيه نموذجك ضعيف الأداء بدقة. - تفسير تنبؤات النماذج باستخدام أهمية الميزات وتقنيات التفسير الحديثة. - تقييم عدالة النماذج واكتشاف التحيزات الديموغرافية المحتملة في بياناتك. - استكشاف التحليل البديل (counterfactual) وأنماط صنع القرار السببي لتحسين نتائج النماذج. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم الذكاء الاصطناعي الأخلاقي قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر تكوين واستكشاف كل مكون من مكونات لوحة المعلومات. ستدرس مقاطع برمجية عملية وسيناريوهات منظمة لتطبيق أدوات التشخيص هذه على سير العمل الخاص بك. تم تصميم هذه الدورة التدريبية لعلماء البيانات المبتدئين، وهواة تعلم الآلة، والمطورين الذين يرغبون في تنفيذ ممارسات أمان الذكاء الاصطناعي. لا يلزم وجود خبرة سابقة مع Azure Machine Learning، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لإنشاء نماذج تعلم الآلة يمكنك شرحها والثقة بها بثقة.