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Gestione dei rischi dei modelli e governance dei modelli in Watson OpenScale
Ultimo aggiornamento: 03 ott 2024
Utilizza Watson OpenScale per gestire i rischi dai modelli di machine learning e rimanere in conformità con gli standard di governance.
Pianificazione della governance e della gestione dei rischi dei modelli
Pianificare la strategia di governance e gestione dei rischi considerando quali modelli di machine learning si stanno implementando nella propria azienda e i requisiti di governance.
Governance con Watson OpenScale
Utilizzare Watson OpenScale come strumento. Abilitare le funzioni di gestione del rischio modello per creare repository di pre-produzione e produzione e confrontare i modelli. Monitorare i propri modelli distribuiti per le seguenti considerazioni:
- Deviazione: qualsiasi cambiamento nei dati di input anche noto come Deviazione può far sì che il modello prenda decisioni inesatte, impattando i KPI di business
- Distorsione: i dati di training possono essere ripuliti in modo che siano privi di distorsioni, ma i dati di runtime potrebbero indurre un comportamento distorto del modello
- Esplicabilità: i modelli statistici tradizionali sono più semplici da interpretare e spiegare
- Dati di test o convalida mancanti: i dataset di training del modello potrebbero non catturare gli intervalli di dati o le combinazioni incontrati al runtime. Anche la convalida e il monitoraggio dei modelli AI sono necessari per amministrare e gestire il rischio.
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Argomento principale: Valutazione dei modelli AI con Watson OpenScale