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ML-For-Beginners/translations/pt/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md

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# Explorar o painel de Responsible AI (RAI)
## Instruções
Nesta lição, aprendeste sobre o painel RAI, um conjunto de componentes construídos com ferramentas "open-source" para ajudar os cientistas de dados a realizar análises de erros, exploração de dados, avaliação de imparcialidade, interpretabilidade de modelos, avaliações contrafactuais/what-if e análise causal em sistemas de IA. Para esta tarefa, explora alguns dos [notebooks](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) de exemplo do painel RAI e relata as tuas descobertas num artigo ou apresentação.
## Rubrica
| Critérios | Exemplar | Adequado | Necessita de Melhorias |
| --------- | -------- | -------- | ---------------------- |
| | Um artigo ou apresentação em PowerPoint é apresentado, discutindo os componentes do painel RAI, o notebook que foi executado e as conclusões obtidas a partir da sua execução | Um artigo é apresentado sem conclusões | Nenhum artigo é apresentado |
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**Aviso Legal**:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, é importante ter em conta que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução.