https://blog.formize.com/lt/tags/explainable-ai/Recent content in Explainable AI on Formize.com tinklaraštisHugolthttps://blog.formize.com/lt/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000https://blog.formize.com/lt/explainable-ai-and-synthetic-data-governance-with-formize/<h1 id="sujungiant-paaiškinamą-dirbtinį-intelektą-ir-sintetinės-duomenų-valdymą-su-formize">Sujungiant paaiškinamą dirbtinį intelektą ir sintetinės duomenų valdymą su Formize</h1> <p>Dirbtinis intelektas pereina nuo eksperimentinių laboratorijų į kritines gamybos aplinkas. Šį perėjimą lemia dvi pagrindinės tendencijos:</p> <ol> <li><strong>Sintetiniai duomenys</strong> – kuriami siekiant apsaugoti privatumą, pagreitinti modelio mokymą ir papildyti ribotus duomenų rinkinius.</li> <li><strong>Paaiškinamas DI (XAI)</strong> – reikalauja reguliuotojai, auditoriai ir galutiniai vartotojai, norintys suprasti, <em>kodėl</em> modelis priima tam tikrą prognozę.</li> </ol> <p>Nors abi temos turi išvystytas įrankių priemones, jos dažnai laikomos atskirais silos. Sintetinių duomenų kanalai generuoja duomenis, o XAI įrankiai paaiškina modelio elgseną, tačiau retai yra vienas tiesos šaltinis, susiejantis šiuos du elementus. Šis trūkumas sukelia atitikties riziką, apsunkina audituojamumą ir mažina suinteresuotų šalių pasitikėjimą.</p>