Testing

Jakość w projektach AI opartych o Machine Learning

15.10.2021
 
12:40
 - 
13:25

O prelekcji

Algorytmy uczenia maszynowego (ML) i sztuczna inteligencja (AI) sprawdzają się w dziedzinach o dużej złożoności, niemożliwych do opisania poprzez zbiór deterministycznych reguł. Ze względu na ową złożoność, a także mając na uwagę, że algorytmy te zwracają na wyjściu przybliżenia, tj. rezultaty z określonym prawdopodobieństwem, a nie dokładne wyniki, ich kontrola stanowi wyzwanie, a zarządzanie jakością wymaga specyficznego podejścia i metod. Zaufanie do tworzonych rozwiązań jest tym bardziej kluczowe, jeśli sztuczna inteligencja wkracza w obszary, od których zależy nasze bezpieczeństwo, zdrowie i życie lub wspiera istotne decyzje biznesowe. W takiej sytuacji konieczne jest wpisanie jakości w cały proces, od momentu zdefiniowania problemu i zebrania danych, poprzez implementację i weryfikację modeli, aż do fazy monitorowania już wdrożonych rozwiązań. 

Celem prezentacji będzie przedstawienie specyfiki zarządzania jakością w obszarze uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Omówione zostaną główne problemy związane z jakością modeli ML/AI, powstające na różnych etapach projektu, związane ze sposobem określenia celu biznesowego, z jakością danych, z jakością modelu, a także ze zmieniającym się środowiskiem. Uczestnicy dowiedzą się, jak weryfikowana jest skuteczność modeli oraz poznają przyczyny paradoksalnie świetnych wyników, zwracanych przez modele o niskiej jakości. Zaznajomią się z pojęciem Explainable Artificial Intelligence (XAI) oraz jego znaczeniem dla polityki jakości, a także dowiedzą się w jaki sposób jakość modelu może zmieniać się w czasie.

Add to Calendar
Jesteś gotowy?

Zostań prelegentem na TestWarez!