Episode
Verbesserung der Fairness und Zuverlässigkeit von KI-Lösungen
durch Ruth Yakubu
KI ist das Herzstück technologischer Innovationen. Es ist jedoch wichtig, dass wir Lösungen erstellen, die fairer, vertrauenswürdiger, transparenter und weniger schädlich sind. Dies hat nicht nur Auswirkungen auf unsere Gesellschaft, sondern auch auf die Glaubwürdigkeit von Organisationen, die KI aufbauen oder nutzen. In dieser Sitzung werden einige der bewährten Methoden des Debuggens von Modellen durch Fehleranalyse, Fairnessbewertung, Modellverhaltenserklärbarkeit und Kontrafaktik/Was-wäre-wenn-Analyse behandelt. Darüber hinaus wird veranschaulicht, wie der Azure ML-Dienst vereinfacht, wie Datenwissenschaftler und Entwickler KI-Modelle über das einfach zu verwendende Responsible AI (RAI)-Dashboard verbessern können, das auf einigen der besten Open-Source-Tools wie Fairlearn, DICE, InterpreML, EconML usw. basiert.
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KI ist das Herzstück technologischer Innovationen. Es ist jedoch wichtig, dass wir Lösungen erstellen, die fairer, vertrauenswürdiger, transparenter und weniger schädlich sind. Dies hat nicht nur Auswirkungen auf unsere Gesellschaft, sondern auch auf die Glaubwürdigkeit von Organisationen, die KI aufbauen oder nutzen. In dieser Sitzung werden einige der bewährten Methoden des Debuggens von Modellen durch Fehleranalyse, Fairnessbewertung, Modellverhaltenserklärbarkeit und Kontrafaktik/Was-wäre-wenn-Analyse behandelt. Darüber hinaus wird veranschaulicht, wie der Azure ML-Dienst vereinfacht, wie Datenwissenschaftler und Entwickler KI-Modelle über das einfach zu verwendende Responsible AI (RAI)-Dashboard verbessern können, das auf einigen der besten Open-Source-Tools wie Fairlearn, DICE, InterpreML, EconML usw. basiert.
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