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

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# 探索負責任人工智慧 (RAI) 儀表板

## 說明

在本課程中，您學習了關於 RAI 儀表板的內容。這是一套基於「開源」工具的元件，旨在幫助資料科學家進行錯誤分析、資料探索、公平性評估、模型可解釋性、反事實/假設情境評估以及人工智慧系統的因果分析。作為本次作業的一部分，請探索一些 RAI 儀表板的範例[筆記本](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks)，並在報告或簡報中分享您的發現。

## 評分標準

| 評分標準 | 卓越 | 合格 | 需要改進 |
| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
|          | 提交了一份報告或簡報，詳細討論了 RAI 儀表板的元件、執行的筆記本以及從中得出的結論 | 提交了一份報告，但未包含結論 | 未提交報告 |

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**免責聲明**：  
本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。