Организационные процессы являются ключевым нетехническим фактором, определяющим надежность систем машинного обучения.
В нашей продолжающейся серии статей об управлении рисками машинного обучения мы отправились в путь, чтобы раскрыть важнейшие элементы, обеспечивающие надежность систем машинного обучения (ML). В нашей первой статье мы углубились в тему «Культурные компетенции для управления рисками машинного обучения», исследуя человеческие аспекты, необходимые для навигации в этой сложной области. Представленные в ней идеи закладывают основу для нашего текущего исследования, и поэтому я настоятельно рекомендую вам просмотреть эту часть, прежде чем продолжить работу с этой статьей.
Во второй статье мы сосредоточим внимание на другом жизненно важном элементе в контексте систем машинного обучения: Организационные процессы. Хотя технические сложности часто затмевают эти процессы, они являются ключом к обеспечению безопасности и производительности моделей машинного обучения. Точно так же, как мы признали важность культурных компетенций, мы теперь признаем, что организационные процессы являются краеугольным камнем, на котором строится надежность систем ML.
В этой статье обсуждается ключевая роль организационных процессов в сфере управления рисками машинного обучения (MRM). На протяжении всей статьи мы подчеркиваем важность того, чтобы специалисты-практики тщательно рассматривали, документировали и активно устраняли любые известные или прогнозируемые виды сбоев в своих системах ML.
1️. Прогнозирование режимов сбоя
Хотя крайне важно выявлять и устранять возможные проблемы в системах ML, воплощение этой идеи в жизнь требует времени и усилий. Однако в последние годы произошло значительное увеличение ресурсов, которые могут помочь разработчикам систем ML более систематически прогнозировать проблемы. Тщательно решая потенциальные проблемы, становится проще сделать системы машинного обучения более надежными и безопасными в реальных ситуациях. В этом контексте следующие стратегии могут…
