ラーニング・パス: Watson OpenScale 入門

Level Topic Type
101 AI に信頼感を植え付ける Article
102 IBM Watson OpenScale と AI Fairness 360 Blog
103 IBM Watson OpenScale の導入 (自動セットアップ) Tutorial
201 Watson OpenScale でモデルをモニタリングする Code pattern
301 機械学習モデルを構成し、モニタリングし、理解する Series

概要

このラーニングパスは、IBM® Watson™ OpenScaleを効率的に習得することに関心がある人を対象としています。Watson OpenScaleを使用して、ライフサイクル全体に対するAIの結果を追跡および測定する方法を学び、変化するビジネス状況に合わせてAIを調整および管理します。

To get started, click on a card below, or see the previous table for a complete list of topics covered.

AI に信頼感を植え付ける


学習内容:

  • AI システムはどの程度信頼すべきなのか
  • AI の信頼性を支える 4 つの柱
  • 役立つツール

IBM Watson OpenScale と AI Fairness 360


学習内容:

  • IBM AI Fairness
  • IBM OpenScale
  • 2つのツールが連動する仕組み

IBM Watson OpenScale の導入


学習内容:

  • Watson OpenScale のセットアップ
  • Watson OpenScale サービスをプロビジョニングする
  • モデルの公平性を調べる
  • バイアス排除済みモデルを使用する
  • 予測結果に影響を与えた要素を説明する
  • モデルの精度をモニタリングする
  • 精度のドリフト検出を行う

Watson OpenScale でモデルをモニタリングする


学習内容:

  • Creating and deploying a machine learning model using the Watson Machine Learning service on IBM Cloud Pak for Data
  • Setting up a Watson OpenScale data mart
  • Binding Watson Machine Learning to the Watson OpenScale data mart
  • Scoring a model using the Watson Machine Learning service

機械学習モデルを構成し、モニタリングし、理解する


学習内容:

  • Using Watson OpenScale with IBM Watson Machine Learning
  • Using Watson OpenScale with Azure Machine Learning Studio
  • Using Watson OpenScale with Amazon Sagemaker
  • Using Watson OpenScale with custom machine learning frameworks


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