इस पाठ में आपने RAI डैशबोर्ड के बारे में सीखा, जो "ओपन-सोर्स" टूल्स पर आधारित घटकों का एक समूह है। यह डेटा वैज्ञानिकों को त्रुटि विश्लेषण, डेटा अन्वेषण, निष्पक्षता मूल्यांकन, मॉडल व्याख्या, काल्पनिक/क्या-यदि आकलन और AI सिस्टम पर कारणात्मक विश्लेषण करने में मदद करता है। इस असाइनमेंट के लिए, RAI डैशबोर्ड के कुछ नमूना नोटबुक्स का अन्वेषण करें और अपने निष्कर्षों को एक पेपर या प्रस्तुति में रिपोर्ट करें।
| मानदंड | उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार की आवश्यकता |
|---|---|---|---|
| RAI डैशबोर्ड के घटकों, चलाए गए नोटबुक और उससे प्राप्त निष्कर्षों पर चर्चा करते हुए एक पेपर या पावरपॉइंट प्रस्तुति प्रस्तुत की गई है | निष्कर्षों के बिना एक पेपर प्रस्तुत किया गया है | कोई पेपर प्रस्तुत नहीं किया गया है |
अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।