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# Responsible AI (RAI) डैशबोर्ड का अन्वेषण करें
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## निर्देश
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इस पाठ में आपने RAI डैशबोर्ड के बारे में सीखा, जो "ओपन-सोर्स" टूल्स पर आधारित घटकों का एक समूह है जो डेटा वैज्ञानिकों को एरर विश्लेषण, डेटा अन्वेषण, निष्पक्षता मूल्यांकन, मॉडल व्याख्यात्मकता, काउंटरफैक्ट/व्हाट-इफ आकलन और AI सिस्टम पर कारण विश्लेषण करने में मदद करता है। इस असाइनमेंट के लिए, RAI डैशबोर्ड के कुछ नमूना [notebooks](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) का अन्वेषण करें और अपने निष्कर्षों को एक पेपर या प्रस्तुति में रिपोर्ट करें।
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## मूल्यांकन
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| मापदंड | उत्कृष्ट | पर्याप्त | सुधार की आवश्यकता |
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| | एक पेपर या पॉवरपॉइंट प्रस्तुति प्रस्तुत की जाती है जिसमें RAI डैशबोर्ड के घटकों, चलाए गए नोटबुक और उससे निकाले गए निष्कर्षों पर चर्चा की जाती है | निष्कर्षों के बिना एक पेपर प्रस्तुत किया जाता है | कोई पेपर प्रस्तुत नहीं किया गया है |
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**अस्वीकरण**:
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