ТЕСТИРОВАНИЕ КАЧЕСТВА ИИ В этой статье блога мы демонстрируем проблему, связанную с непроверенными системами машинного обучения, и важность обеспечения качества моделей ИИ. Мы также представляем важность качественного тестирования систем, основанных на машинном обучении. Многие компании, стартапы и инновационные проекты в настоящее время внедряют модели ИИ в свои решения и системы, от самоуправляемых автомобилей до упрощения процедур медицинского страхования и безопасности в..

«Единственные два случая, когда мы думаем о справедливости модели машинного обучения, — это либо в классе машинного обучения, либо когда кто-то подает иск против нашей компании». Это заявление одного из ассистентов на моем курсе Машинное обучение в производстве здесь, в Университете Карнеги-Меллона , задело меня за живое. Есть ли проблема? Как специалисты по данным, мы часто зацикливаемся на точности нашей модели или на том, сколько $ наша компания зарабатывает на ней, но..

Справедливость , Мнение Может ли проверяемый ИИ повысить справедливость моделей? Не уникальный, но очень полезный Я читал статью в Wired о необходимости аудируемого ИИ. Это будет стороннее программное обеспечение, оценивающее предвзятость в системах ИИ. Хотя это звучало как хорошая идея. Но я не мог не думать, что это уже было сделано раньше. С помощью инструмента Google что если . Автор пояснил, что данные можно проверить. Проверяя, как ИИ реагирует, изменяя некоторые..