Richtlinien für verantwortungsvolle KI

Hier finden Sie Richtlinien, die Ihnen dabei helfen sollen, potenzielle Probleme während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus zu antizipieren und anzugehen, um verantwortungsvolle KI in die Praxis umzusetzen.

Tools für eine verantwortungsvolle KI

Forschung, Open-Source-Projekte und Azure Machine Learning sollen Entwicklern und Datenwissenschaftlern helfen, KI-Systeme zu verstehen, zu schützen und zu steuern.

Verstehen Schützen Steuern

InterpretML

InterpretML ist ein Open-Source-Python-Paket, das dazu dient, interpretierbare Machine-Learning-Modelle zu trainieren und Blackbox-Systeme zu beschreiben.

Fairlearn

Das Open-Source-Toolkit Fairlearn ermöglicht es Entwicklern von KI-Systemen, die Fairness ihrer Systeme zu bewerten und negative Auswirkungen auf Personengruppen, die beispielsweise nach Rasse, Geschlecht, Alter oder Behindertenstatus definiert sind, zu kompensieren.


Verantwortungsvolle KI im Gespräch

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