Организационные процессы для управления рисками машинного обучения

Управление рисками машинного обучения

Организационные процессы являются ключевым нетехническим фактором надежности в системах машинного обучения (ML).

В рамках нашей продолжающейся серии о управлении рисками в машинном обучении мы отправились в путешествие, чтобы раскрыть ключевые элементы, обеспечивающие надежность систем машинного обучения (ML). В нашей первой части мы погрузились в “Культурные компетенции для управления рисками в машинном обучении“, исследуя человеческие аспекты, необходимые для работы в этой сложной области. Представленные в ней идеи заложили основу для нашего текущего исследования, поэтому я настоятельно рекомендую вам прочитать первую часть перед продолжением этой статьи.

Культурные компетенции для управления рисками в машинном обучении

Культура организации – важный аспект ответственного искусственного интеллекта.

towardsdatascience.com

В этой второй статье мы смещаем свое внимание на другой важный элемент в контексте систем машинного обучения: организационные процессы. В то время как технические сложности часто затмевают эти процессы, они являются ключом к гарантии безопасности и производительности моделей машинного обучения. Точно так же, как мы признали значимость культурных компетенций, мы сейчас признаем, что организационные процессы являются фундаментальным угловым камнем, на котором строится надежность систем ML.

В этой статье обсуждается решающая роль организационных процессов в области управления рисками в машинном обучении (MRM). На протяжении статьи мы подчеркиваем важность того, чтобы практикующие ученые тщательно рассматривали, документировали и внимательно решали любые известные или предвидимые возможные отказы в их системах ML.

• Сокращение галлюцинаций искусственного интеллекта с помощью усиленной генерации с использованием поиска
• Демистификация NLP Руководство для новичков по основам и техникам обработки естественного языка
• Исследование нейронных сетей

1️ ⃣. Прогнозирование режимов отказа

Важно идентифицировать и решать возможные проблемы в системах машинного обучения, но превращение этой идеи в действие требует времени и усилий. Однако в последние годы значительно увеличилось количество ресурсов, которые могут помочь разработчикам ML-систем более систематически предсказывать проблемы. Тщательно выясняя потенциальные проблемы, становится проще делать модели ML более надежными и безопасными в реальных условиях. В этом контексте следующие стратегии…