怎样将模型的偏见评估结果集成到业务决策流程?
在AI模型部署中,偏见(Bias)和公平性(Fairness)评估往往是脱节的:数据科学家生成报告,然后需要人工审查来决定模型是否安全。要真正将偏见评估结果转化为业务决策,我们需要将其嵌入到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中,作为模型发...
在AI模型部署中,偏见(Bias)和公平性(Fairness)评估往往是脱节的:数据科学家生成报告,然后需要人工审查来决定模型是否安全。要真正将偏见评估结果转化为业务决策,我们需要将其嵌入到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中,作为模型发...
在AI模型部署实践中,仅仅知道模型做出了什么预测是不够的,我们更需要知道“为什么”。反事实解释(Counterfactual Explanations, CFEs)提供了一种强大的、可操作性的可解释性方法:它回答了“如果我的输入稍微改变,模...