এই পাঠে আপনি RAI ড্যাশবোর্ড সম্পর্কে শিখেছেন, যা "ওপেন-সোর্স" টুলের উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি উপাদানসমূহের সংকলন। এটি ডেটা বিজ্ঞানীদের ত্রুটি বিশ্লেষণ, ডেটা অনুসন্ধান, ন্যায্যতা মূল্যায়ন, মডেল ব্যাখ্যা, কাউন্টারফ্যাক্ট/যদি-কি মূল্যায়ন এবং AI সিস্টেমে কারণমূলক বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করে। এই অ্যাসাইনমেন্টের জন্য, RAI ড্যাশবোর্ডের কিছু নমুনা নোটবুক অন্বেষণ করুন এবং আপনার পর্যবেক্ষণ একটি পেপার বা প্রেজেন্টেশনে রিপোর্ট করুন।
| মানদণ্ড | চমৎকার | পর্যাপ্ত | উন্নতির প্রয়োজন |
|---|---|---|---|
| একটি পেপার বা পাওয়ারপয়েন্ট প্রেজেন্টেশন উপস্থাপন করা হয়েছে যেখানে RAI ড্যাশবোর্ডের উপাদানসমূহ, চালানো নোটবুক এবং সেখান থেকে প্রাপ্ত সিদ্ধান্তগুলি আলোচনা করা হয়েছে | একটি পেপার উপস্থাপন করা হয়েছে কিন্তু সিদ্ধান্ত ছাড়া | কোনো পেপার উপস্থাপন করা হয়নি |
অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসম্ভব সঠিকতা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখবেন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।