Объяснимый ИИ — как по-настоящему понять решения машинного обучения. Вопрос в том, повторяется ли история?
На протяжении всей своей карьеры я получал представление о сложных операциях бизнеса, изучая, как принимаются решения, и понимая системы рабочих процессов, которые ими управляют.
Часто эти рабочие процессы очень сложны и создаются несколькими технически подкованными коллегами, не работающими на переднем крае бизнеса. Со временем знания о том, как работают эти рабочие процессы, теряются, что затрудняет их изменение и поддержку.
Поскольку машинное обучение становится все более неотъемлемой частью работы бизнеса, важно обеспечить, чтобы эти решения были легко понятными и доступными для всей вашей организации (а не только для тех, кто работает в ваших командах по обработке и анализу данных). Это тема тематической статьи на этой неделе.
Придание объяснимому ИИ приоритета облегчит этот процесс, что в конечном итоге приведет к лучшим результатам для всех заинтересованных сторон.
Давайте учиться на своих прошлых ошибках!
Лучшие чтения этой недели:
- Как AI-унифицированная аналитика данных полезна для вашего бизнеса
- Комната переговоров в офисе получает обновление
- Учись быть лидером Data Science
- 10 самых страшных технологических трендов будущего, о которых каждый должен знать прямо сейчас
- 5 способов, которыми ИТ-директор может оценить ИТ-ландшафт в новой роли
Избранная статья:
Если вам это нравится, вам также может быть интересно посмотреть 👉
Я надеюсь, что вы найдете эти статьи ценными.
Я увлечен технологиями и хочу поделиться этой страстью с вами. Я считаю, что каждому важно быть в курсе последних тенденций, поэтому я решил охватить все аспекты отрасли — от анализа данных до блокчейна и искусственного интеллекта.
Пожалуйста, дайте мне знать, если вы хотите увидеть какие-либо другие затронутые темы, и я был бы признателен за вашу помощь в распространении этого блога среди других заинтересованных лиц.