You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/translations/kn/9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md

27 lines
3.7 KiB

<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "91c6a180ef08e20cc15acfd2d6d6e164",
"translation_date": "2025-12-19T15:15:57+00:00",
"source_file": "9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/assignment.md",
"language_code": "kn"
}
-->
# ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI (RAI) ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಅನ್ವೇಷಣೆ
## ಸೂಚನೆಗಳು
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ನೀವು RAI ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿತಿರಿ, ಇದು "ಮುಕ್ತ ಮೂಲ" ಸಾಧನಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿತ ಘಟಕಗಳ ಸರಣಿ ಆಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೇಟಾ ಅನ್ವೇಷಣೆ, ನ್ಯಾಯತೀರ್ಮಾನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಮಾದರಿ ವಿವರಣೆ, ಪ್ರತಿಕೂಲ/ಯಾವುದಾದರೂ-ಆಯ್ಕೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಡೆಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ." ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ, RAI ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ನ ಕೆಲವು ಮಾದರಿ [ನೋಟ್ಬುಕ್‌ಗಳು](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕಂಡುಹಿಡಿತಗಳನ್ನು ಒಂದು ಪತ್ರಿಕೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯಲ್ಲಿ ವರದಿ ಮಾಡಿ.
## ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡ
| ಮಾನದಂಡ | ಉದಾತ್ತ | ತೃಪ್ತಿಕರ | ಸುಧಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ |
| -------- | --------- | -------- | ----------------- |
| | RAI ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್‌ನ ಘಟಕಗಳು, ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದ್ದ ನೋಟ್ಬುಕ್ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಪಡೆದ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವ ಪತ್ರಿಕೆ ಅಥವಾ ಪವರ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಸ್ತುತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ | ನಿರ್ಣಯಗಳಿಲ್ಲದೆ ಪತ್ರಿಕೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ | ಯಾವುದೇ ಪತ್ರಿಕೆ ನೀಡಲಾಗಿಲ್ಲ |
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**ಅಸ್ವೀಕರಣ**:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->