¿Cuáles son las prácticas recomendadas para garantizar que los modelos de aprendizaje automático sean transparentes y explicables?
Los modelos de aprendizaje automático son herramientas poderosas para resolver problemas complejos, pero también plantean desafíos para garantizar la transparencia y la explicabilidad. La transparencia significa que las entradas, salidas y procesos del modelo son claros y comprensibles, mientras que la explicabilidad significa que las decisiones y predicciones del modelo pueden ser justificadas e interpretadas por los humanos. Estas cualidades son importantes para generar confianza, responsabilidad y equidad en las aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente cuando afectan a la vida, los derechos y los valores de las personas. En este artículo, aprenderá algunas de las prácticas recomendadas para garantizar que los modelos de aprendizaje automático sean transparentes y explicables.
-
Basit khanGeneral Manager @ AAI | AI, Agile Methodologies
-
Muhammad EhsanFounder @Indollar | Data Scientist | AI | GenAI | Machine Learning | Deep Learning | NLP | LLMs | AGI | Quantum AI |…
-
Ron SchmelzerLinkedIn Top AI Voice | #AI Best Practices | #CPMAI Certified | Champion of innovation in the private and public sector