मॉडल जोखिम
AI Security और Risk Management
Angeline Corvaglia
Founder and Digital Transformation Expert
लाइफसाइकल में जोखिमों की मॉनिटरिंग
डेवलपमेंट के दौरान
- फेयर और सटीक डेटा
- ठीक से सीखे
- खराब सिस्टम डिप्लॉय करने के नुकसान
डिप्लॉयमेंट के बाद
- मॉडल समय के साथ बदल (ड्रिफ्ट) सकते हैं
- बायस्ड या गलत आउटपुट दे सकते हैं
सात आम मॉडल जोखिम
ट्रांसपेरेंसी
- AI मॉडल कैसे निर्णय लेते हैं
इंटरप्रिटेबिलिटी
- एक मॉडल क्यों कुछ आउटपुट देता है
हेल्थकेयर या फाइनेंस जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में
- निर्णय लेने की प्रक्रिया
- खुद निर्णय जितनी ही महत्वपूर्ण होती है
बायस
हेल्यूसिनेशन
मॉडल ड्रिफ्ट
इफेक्टिव और सटीक लर्निंग
ओवरफिटिंग
- बहुत ज्यादा विवरण सीख लेता है
अंडरफिटिंग
- सीखने के लिए बहुत साधारण
डेटा लीकेज
- ट्रेनिंग में बाहरी डेटा शामिल
Explainable AI (XAI)
और मज़बूत, फेयर और सुरक्षित AI सिस्टम
- सिक्योरिटी मेज़र
- जिम्मेदार डेवलपमेंट
- दीर्घकालिक प्रभाव
सबके लिए लाभकारी होना चाहिए
