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...
导言:XAI与低延迟的冲突 随着AI模型在关键业务中的广泛应用,模型的可解释性(eXplainable AI, XAI)已成为部署的必备条件。然而,传统的后验解释性方法,如LIME(Local Interpretable Model-agn...
如何在生产环境中高效部署模型集成(Ensemble)以提升AI服务鲁棒性 在AI模型部署中,单个模型的鲁棒性总是面临挑战,例如数据漂移、对抗性攻击或特定的边缘案例失败。模型集成(Ensemble)是一种强大的策略,它通过结合多个独立模型的预...