组织为什么要在机器学习治理上挣扎?习治当我们要为组织解决机器学习治理时,我们看到客户面临五个主要挑战。什机
机器学习模型治理是器学组织如何控制访问、实现策略和跟踪模型活动的习治整个过程。这是什机降低模型失效、法规遵从性和攻击风险的器学必要条件。治理是习治将组织的底线和品牌风险最小化的基础。具有有效机器学习治理的什机组织不仅具有对模型在生产中的运行方式的细粒度控制和可见性,而且通过将AI/ML治理策略与IT策略的器学其余部分集成,它们可以释放运营效率。习治
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通过治理,什机组织可以了解可能影响模型结果的器学所有变量,从而帮助他们快速识别和缓解可能降低结果准确性和应用程序性能的习治问题(例如模型漂移)。这些问题会随着时间的推移,直接影响企业的底线,并随着时间的流逝削弱客户对品牌的信任。
在一份有关机器学习治理的白皮书中有提到管理人工智能治理的7步框架。
首先我们要知道,组织为什么要加大力度进行机器学习治理?
机器学习治理是各组织在2021年面临的最大挑战,因为它们正竞相扩大机器学习能力,以在快速发展的数字化市场中保持竞争力。(资料来源:2021年企业机器学习趋势报告)
当我们的客户需要为他们的组织解决机器学习治理时,我们看到了五个主要的挑战。
组织应采取哪些措施来改善机器学习治理?
组织应该实施一个可以解决上述机器学习治理挑战的MLOps平台。否则组织就不得不拼凑起来并维护他们自己的解决方案。无论哪种方式,你都要确保能够支持以下7个关键层面:
责任编辑:赵宁宁 来源: IT168网站 机器学习治理机器学习
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