Watson OpenScale 로 거버넌스

Watson OpenScale 도구로 사용하세요. 모델 위험 관리 기능을 사용하여 프리프로덕션 및 프로덕션 저장소를 작성하고 모델을 비교할 수 있습니다. 다음 고려사항에 대해 배치된 모델을 모니터하십시오.

• 드리프트: 드리프트라고 알려진 입력 데이터의 모든 변경사항 때문에 모델에서 부정확한 의사결정을 내려 비즈니스 KPI에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 편향성: 훈련 데이터는 편향성이 없도록 정리할 수 있지만, 런타임 데이터 때문에 모델이 편향되게 동작할 수 있습니다.
• 설명가능성: 기존 통계 모델이 해석하고 설명하기가 더 간단합니다.
• 누락된 유효성 검증 또는 테스트 데이터: 모델 훈련 데이터 세트에서 런타임 시 발생한 데이터 범위 또는 조합을 캡처하지 않을 수 있습니다. 위험 제어 및 관리 외에도 AI 모델의 유효성 검증 및 모니터링이 필요합니다.