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机器学习保证——在数据驱动的系统中启用信任

DNV GL的机器学习保证乐动体育登录

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机器学习保证提供了一种基于风险的方法来在使用机器学习(ML)的系统中建立信任。

机器学习保障:购买和实施机器学习系统

随着企业寻求更好、更快地完成工作,并突破可能的界限,人们对结合机器学习、人工智能(AI)和其他数据驱动技术的系统的兴趣正在飙升。考虑数据驱动应用程序的企业需要证明系统将满足业务需求,符合目的,限制责任风险,并且决策基于公正的信息。如何有信心地选择机器学习系统的供应商?机器学习保证可以降低组织中的风险。

建立和销售机器学习系统

虽然构建机器学习解决方案的公司有很多机会,但也有很多挑战。在算法、技术、数据和评估标准上做出正确的决定至关重要。

数据和训练算法的复杂性,加上缺乏具体的标准和法规,可能会使对这种解决方案建立信任成为一项艰巨的任务。因此,潜在的投资者和客户通常采取保守的立场,或者在这些解决方案成熟之前不采用这些解决方案。如何将经过验证的机器学习解决方案推向市场?

机器学习风险评估

使用推荐的实践dnv - rp - 0510框架,利益相关者可以更好地理解机器学习风险。通过对机器学习模型的设计、开发、测试和部署进行评估,此推荐实践(RP)允许您识别和管理风险,增加机器学习风险评估取得成功结果的可能性。RP为机器学习风险评估提供了良好的指导:

  • 评估机器学习的发展过程
  • 评估机器学习模型
  • 评估使用模型的风险

DNV在机器学习领域以及识别、评估和减轻风险方面得到了认可。我们的框架可以帮助您仔细检查开发人员所做的决定,即使您缺乏领域知识。通过有组织的声明和文档,您可以评估在预期范围内使用机器学习系统的影响。

DNV为数据驱动模型提供保证和风险评估服务

机器学习保证和风险评估服务涵盖了从数据收集和摄取到数据准备、建模、预测和部署的完整流程。对于管道中的每个阶段,都确定了高风险方面以及可能的缓解措施。我们为您提供一个框架,方便与所有利益相关者就机器学习项目的风险进行沟通——它提供了关于复杂机器学习和数据科学主题的简单易懂的信息。该服务采用研讨会和问卷调查的形式,提供:

  • 机器学习风险项目和缓解措施的详细记录
  • DNV的领域专家和数据科学家向您的机器学习项目团队或数据科学供应商提供反馈
  • 信任和保证机器学习模型将交付预期的结果

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