Finastraの人工知能と機械学習の責任者であるAdam Liebermanは、オンライン カジノ 最新がバイアスを削除するのにどのように役立つかを概説しています。
人工知能の開始から、この技術は断続的な興奮、心配、そしてもちろん、業界全体の進歩の源となっています。
SkynetからHealthcareの革命的診断能力まで、オンライン カジノ 最新は想像力を捉え、革新を促進する力を持っています。
一般大衆の場合、AIに関する議論は通常、異常な終末のシナリオ、ロボットが私たちの仕事をすることに関する懸念、または自動化がよりバランスのとれたワークライフパラダイムをどのように引き起こすかについての興奮を中心にしています。ほとんどの場合、オンライン カジノ 最新実用的な応用と理解は、主に視界から隠されており、それが真空を満たす誤解につながっています。
オンライン カジノ 最新最も説得力のあるユースケースは、長い間企業、政府、テクノロジーの巨人の保護でしたが、これはすべて、Openオンライン カジノ 最新ChatGptの到着によって変化しました。これは、大規模な言語モデルの最初の例であり、その生成能力は大量消費に広く利用可能です。
多くのコンテキストで役立つ、すぐに、そしてさまざまな程度のオンライン カジノ 最新遊び場を作成しました。
しかし、最も明白な問題、そしてオンライン カジノ 最新夜明けから存在している問題は偏見です。
最近では、データサイエンティストは、モデルの結果が顧客やエンドユーザーに悪影響を与える可能性のある業界で特に圧力をかけて、モデルからバイアスを削除できる方法を探しているため、肩を車輪に置いています。
たとえば、金融サービスに関しては、意思決定を促進し、サービスを改善するために長年にわたって意思決定アルゴリズムが使用されてきました。しかし、ローンの文脈では、偏ったモデルの産物である「悪い」または「間違った」決定は、個人に悲惨な結果をもたらす可能性があります。
バイアスの排除データサイエンスと機械学習チームがソリューションを構築しているコミュニティの代表であることを保証することから、モデルへの公平性を構築する原則を少なくとも理解していることを確実にすることから、モデルを確実にするために、多面的な戦略が必要です。
ベストプラクティスとしての説明可能なオンライン カジノ 最新背後にある重要な動機は、「ブラックボックス」機械学習モデルの排除です。ブラックボックスはしばしば高性能ですが、その結果が理解できない場合、不正確さや差別の容疑に対する具体的な防御はほとんどありません。
意思決定モデルが大きな結果をもたらすことができる業界では、消費者と規制当局の両方からオンライン カジノ 最新責任を高める圧力が高まっています。つまり、私の見解では、企業は曲線を先取りしようとしなければなりません。
オンライン カジノ 最新を説明してバイアスを削除するためのヒント
バイアスを考慮するときにオンライン カジノ 最新する必要があるモデルの重要なコンポーネントはしばしば無視されます。データサイエンティストと機械学習エンジニアには、モデルを構築するときに動作する標準的なパイプラインがあります。
その後、データを使用可能なフォームに変えることができる探索的データ分析を検討します。次に、機能生成を開始する前にデータを絞め殺し、クリーニングし、前処理して、データのより便利なオンライン カジノ 最新を作成して、手元の問題を解決する時が来ます。
次に、さまざまなモデル、チューンパラメーター、ハイパーパラメーターを実験し、モデルを検証し、高性能ソリューションが得られるまでサイクルを繰り返します。ここでの問題は、各段階で公平性を確保するための献身的な努力がなければ、結果として生じる結果が偏っている可能性があることです。
もちろん、バイアスの完全な除去を確保することはできませんが、モデルの開発の各段階が公平性を優先する方法論に適合するように努力することができます。
これを配信するための私の推奨事項は、最初にトレーニングモデルの多様なデータセット、つまり最も代表的なものを選択し、モデルとそれらが方法論に適合する標準化されたプロセスとドキュメントを開発することです。決定を理解することができます。
ここでの本当の課題、および説明可能なオンライン カジノ 最新背後にあるコア原理は、モデルの内部の仕組みがデータサイエンティストだけが理解するべきではないということです。ほとんどの文脈では、複数の当事者が機械学習モデルがどのように機能するかを知る必要があります（そして知る必要があります）。
Googleは、これをリリースすることによってこれを行う標準化されたドキュメントを作成するアプローチを開拓しました「モデルカード」に関する論文2019年。論文では、著者は、モデルの詳細、使用、メトリック、評価データ、倫理的考慮事項、推奨事項などを伐採することを提案します。
これを根拠として使用し、産業のユニークな要件を考慮に入れて、大量に規制されている業界など、組織は、モデルの構造の各段階でバイアスがどのように体系的に説明されているかを示すことができます。ローンプロバイダーのユースケースに戻ると、説明可能なオンライン カジノ 最新が非常に重要である理由が明らかになります。
人がローンを不当に拒否されたと感じた場合、ローンプロバイダーが決定が下された理由をオンライン カジノ 最新できることが重要です。極端な場合、決定を正当化しなかった場合、差別を理由に法的措置を講じる可能性があります。
この例では、モデル、それを構築するために使用される方法論、およびその出力は、影響を受ける個人によっても理解できることが重要です。この例外的なケース以外では、モデルに関する情報は多くのビジネスユニットと非技術的なペルソナに関連する可能性があるため、それぞれに合わせて異なるドキュメントを調整する必要があります。
説明可能なオンライン カジノ 最新未来
最終的に、モデルをオンライン カジノ 最新するドキュメントが存在しない場合、すべてのモデルは誰にとってもブラックボックスソリューションになります。これはますます受け入れられない状況です。 CHATGPTがデータ保護、管理、権利の合理的な理解に到達した時点でCHATGPTが到着したことは間違いありません。
EUのGDPRやカリフォルニアの消費者プライバシー法、ウェブサイト上の間に合うクッキー許可フォームなどのデータ規制のおかげで、私たちは共有しているデータと使用方法をよりよく認識しています。より大きな期待が来る。
ChatGptは、モデルが膨大な量のデータでトレーニングされているときに可能なことの集合的な想像力を発射しましたが、モデルが問題のある結果をどのように提供したかの非常に厳しい例がありました。 ChatGptはブラックボックスなので、それが提供する結果を完全にオンライン カジノ 最新したり依存したりすることはできません。
AIが進化し続けるにつれて、その力と制限の一般的な理解も進化します。大規模な言語モデルは本質的にブラックボックスです。つまり、ChatGptのような将来とその使いやすさは、これらのモデルが出力に到達する方法と理由を推測するための堅牢な方法論の作成に依存します。これは説明可能なオンライン カジノ 最新次の段階です
