Serie especial Después de algunos años de investigación, cada vez más industrias se animan a integrar tecnologías de aprendizaje automático en sus ofertas digitales. Sin embargo, dados los informes casi omnipresentes sobre algoritmos sesgados y problemas de seguridad, los consumidores a menudo tienen dificultades comprensibles para encontrar entusiasmo por la IA que aparece en áreas sensibles, como la salud y las finanzas.
Un buen paso para frenar la aceptación es construir sistemas de manera transparente. Esto significa que, idealmente, deberían proporcionar información sobre los datos utilizados para entrenar un modelo, así como formas de reconstruir cómo un algoritmo llegó a una determinada decisión. Pero esto es más fácil decirlo que hacerlo.
La tercer episodio de nuestras conferencias web de MCubed sobre aprendizaje automático práctico, por lo tanto, se enfocarán en las cosas a tener en cuenta al implementar sistemas de IA explicables.
El 4 de noviembre a las 11 a. podemos hacer para asegurarnos de que nuestros usuarios finales confíen en nuestros sistemas.
El Dr. Bastiman también lo ayudará a descubrir lo que puede y lo que debe hacer, y abordará temas que van desde los principios para la responsabilidad algorítmica y la transparencia de los datos hasta hacer que la explicabilidad sea parte del proceso de desarrollo. Después de todo, no solo los usuarios finales se benefician de los sistemas transparentes, sino que también ayuda a los miembros del equipo que necesitan mantener los modelos bajo control y facilita las cosas si se cuestiona el cumplimiento.
Si no se ha encontrado con la Dra. Bastiman en uno de sus frecuentes conciertos, le espera un regalo con Este episodio.
Además de ser un científico de datos experimentado, el Dr. Bastiman es miembro del comité de la Sección de ciencia de datos de la Royal Statistical Society y tiene títulos en bioquímica molecular y matemáticas, con un doctorado en neurociencia computacional. Con más de 20 años de experiencia, está más que familiarizada con las peculiaridades de la ciencia de datos en las telecomunicaciones, el marketing y el sector financiero, y sabe lo que es importante para las empresas nuevas y establecidas cuando se trata de implementar y mejorar su oferta de IA.
Entonces, si desea obtener más información sobre cómo ganarse la confianza y corregir el rumbo de los modelos, únete a nosotros el 4 de noviembre. Ah, y la oferta sigue en pie: la serie de transmisiones web de MCubed tiene como objetivo proporcionar a los profesionales del aprendizaje automático consejos prácticos para su trabajo diario, por lo que si tiene preguntas sobre cualquier tema, desde el servicio de modelos hasta la resolución de problemas en producción, avísenos y nos aseguraremos de incorporarlo en uno de los próximos episodios. ®
Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/10/26/confidence_ai_bastiman/
