ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

ค้นพบ, เชื่อมต่อ, เติบโต

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาแบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI แล้วหรือยัง Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยให้บริษัทสตาร์ทอัพ ผู้ประกอบการ และนักพัฒนาสร้างธุรกิจใหม่บนเทคโนโลยี AI เข้าร่วมกับเรา!

ค้นพบ, เชื่อมต่อ, เติบโต

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับสตาร์ทอัพและนักพัฒนาแบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI แล้วหรือยัง Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยให้บริษัทสตาร์ทอัพ ผู้ประกอบการ และนักพัฒนาสร้างธุรกิจใหม่บนเทคโนโลยี AI เข้าร่วมกับเรา!

ย้อนกลับ

How to expose ML model errors, data bias & interpretability with responsible AI

13 กรกฎาคม, 2566 | 4:30 หลังเที่ยง - 5:30 หลังเที่ยง (UTC) เวลามาตรฐานสากล

  • รูป แบบ:
  • alt##LivestreamLivestream

หัว ข้อ: Data Science & Machine Learning

ภาษา: ภาษาอังกฤษ

The astonishing growth in AI innovations are transforming our lives and society. Companies are adopting AI in their business process and products to gain a competitive advancement. The rapid advancements are seen across many industries such as finance, healthcare, education, manufacturing, etc. As society expectation for AI are evolving, there's increasing scrutiny on what harms AI systems can cause with no transparency or accountability enforced. As a result, there’s growing government compliance regulations on AI in some industries. On the other hand, data scientists, AI developers and decision-makers face the challenge of finding the right tools to enable them to analyze machine learning models for fairness, safety & reliability, explainability and accountability. In this session, we will explore the Azure Machine Learning's Responsible AI dashboard tool that enables data scientists and companies to analyze and debug AI systems to be less harmful to society, more trustworthy and meet compliance requirements.

  • AI
  • Machine Learning

ลำโพง

สําหรับคําถามโปรดติดต่อเราที่ reactor@microsoft.com