Nella nostra serie in corso sulla gestione dei rischi del machine learning, abbiamo intrapreso un viaggio per svelare gli elementi critici che garantiscono l’affidabilità dei sistemi di machine learning (ML). Nella nostra prima puntata abbiamo approfondito “Competenze culturali per la gestione del rischio di machine learningT,” esplorando le dimensioni umane necessarie per navigare in questo intricato dominio. Le intuizioni qui presentate gettano le basi per la nostra attuale esplorazione e, pertanto, ti consiglio vivamente di leggere attentamente questa parte prima di continuare con questo articolo.
In questo secondo articolo, concentriamo la nostra attenzione su un altro elemento vitale nel contesto dei sistemi ML: Processi Organizzativi. Anche se le complessità tecniche spesso mettono in ombra questi processi, rappresentano la chiave per garantire la sicurezza e le prestazioni dei modelli di machine learning. Proprio come abbiamo riconosciuto l’importanza delle competenze culturali, ora riconosciamo che i processi organizzativi sono la pietra angolare su cui è costruita l’affidabilità dei sistemi ML.
Questo articolo discute il ruolo centrale dei processi organizzativi nell’ambito del Machine Learning Risk Management (MRM). In tutto l’articolo, sottolineiamo la criticità dei professionisti che considerano, documentano e affrontano meticolosamente qualsiasi modalità di errore nota o prevedibile all’interno dei loro sistemi ML.
Sebbene sia fondamentale identificare e affrontare i possibili problemi nei sistemi ML, trasformare questa idea in azione richiede tempo e impegno. Tuttavia, negli ultimi anni, si è verificato un aumento significativo delle risorse che possono aiutare i progettisti di sistemi ML a prevedere i problemi in modo più sistematico. Individuando attentamente i potenziali problemi, diventa più semplice rendere i sistemi ML più forti e sicuri nelle situazioni del mondo reale. In questo contesto, le seguenti strategie…
Fonte: towardsdatascience.com
