Cos'è Watson OpenScale?

IBM Watson OpenScale™ monitora e misura i risultati dei tuoi modelli AI e aiuta a garantire che continuino ad essere corretti, spiegabili e conformi, ovunque i tuoi modelli siano stati sviluppati o siano in esecuzione. Watson OpenScale ora rileva e aiuta anche a correggere le deviazioni nella precisione, quando un modello AI è in produzione.

Scopri in che modo Watson OpenScale aiuta ad eliminare gli errori di distorsione dai modelli AI

Scopri in che modo Watson OpenScale spiega i risultati dell'AI

Cosa è la deviazione del modello AI e in che modo è rischiosa?

451 Research riconosce il valore di Watson OpenScale per l'innovazione

Operazionalizzare l'AI

Guarda il webinar: Ricava più velocemente valore dall'AI

Gli esperti IBM esplorano cinque best practice che possono accelerare la realizzazione del valore dell'AI nella tua organizzazione. Uno di loro sta rendendo l'AI attendibile e trasparente con Watson OpenScale.

Come mantenere i modelli AI accurati

Scopri i fattori implicati nel monitoraggio di un modello per scoprire le deviazioni e nella determinazione delle cause della deviazione.

Utilizza con fiducia la tua AI

Scopri in che modo Watson OpenScale risolve il problema della black box dell'AI, aiutandoti ad ottenere risultati corretti, spiegabili e conformi.

Fai un tour interattivo

Esplora Watson OpenScale guardando una demo illustrativa, autoguidata.

Immagini del prodotto

Schermata di un modello con deviazioni

Rilevamento delle deviazioni

Watson OpenScale tiene traccia delle deviazioni nella precisione del modello e invia un avviso quando la precisione degrada oltre una determinata soglia.

Schermata dei risultati della transazione

Annullamento degli errori di distorsione dei modelli AI

OpenScale ha generato un avviso che indica un errore di distorsione, perché un numero di donne significativamente inferiore rispetto agli uomini ha ottenuto l'approvazione. OpenScale, inoltre, genera automaticamente un modello corretto e privo di errori di distorsione, che può essere valutato e distribuito.

Schermata che mostra i punteggi di confidenza dei risultati

Spiegazione dei risultati dell'AI

OpenScale spiega i motivi alla base di ogni previsione del modello: questo candidato rappresentava un rischio a causa dell'età e dell'assenza di un conto corrente.

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