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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164",
"translation_date": "2025-09-03T23:25:15+00:00",
"source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md",
"language_code": "ja"
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# 責任あるAI（ ）
## 手順
このレッスンでは、RAIダッシュボードについて学びました。これは、データサイエンティストがエラー分析、データ探索、公平性評価、モデルの解釈性、反事実/仮定評価、因果分析をAIシステムで行うのを支援するために、「オープンソース」ツールを基盤として構築されたコンポーネント群です。この課題では、RAIダッシュボードのサンプル[ノートブック](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks)をいくつか探索し、それに基づいて得られた知見をレポートまたはプレゼンテーション形式で報告してください。
## 評価基準
| 基準 | 優秀 | 適切 | 改善が必要 |
| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
| | RAIダッシュボードのコンポーネント、実行したノ
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** 免責事項**:
この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知ください。元の言語で記載された文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当方は一切の責任を負いません。
