Inicio AI and ML Watson Studio Gestión de riesgos de modelos
Acelere la validación de modelos de IA.Gestione los riesgos de modelos implementados prácticamente en cualquier lugar.
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Una diseñadora en un momento de descanso mira por la ventana
¿Qué es la gestión de riesgos de modelos de IA?

La carta de orientación SR Letter 11-7 de la Reserva Federal y la Oficina del Contralor de la Moneda (enlace externo a IBM) define un modelo como "...un método, sistema o enfoque cuantitativo que aplica teorías, técnicas y supuestos estadísticos, económicos, financieros o matemáticos para procesar datos de entrada en estimaciones cuantitativas".

Los riesgos del modelo pueden producirse cuando se utiliza un modelo para predecir y medir información cuantitativa, pero el rendimiento del modelo no es el adecuado. El rendimiento deficiente del modelo puede conducir a resultados adversos y provocar pérdidas operativas sustanciales. La implementación de la gestión de riesgos de los modelos en una arquitectura de información moderna le ayuda a:

  • acelerar cumplimiento de la normativa, entre otros objetivos de riesgo;
  • simplificar la validación de modelos en varias nubes;
  • aprovechar que los modelos y los datos se ejecutan prácticamente en cualquier lugar.
Más información sobre la gestión de riesgos de modelos en IBM Cloud Pak® for Data

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Más información Cinco formas de simplificar la gestión de riesgos de los modelos

Mejore el cumplimiento normativo de los modelos con pruebas y umbrales personalizados.

 

Vea la infografía (1.4 MB)
Podcast: KPMG-IBM sobre IA

Escuche a los expertos en IA hablar sobre la digitalización de la gestión en la era de la IA.

 

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IBM ha sido nombrada líder. Vea los motivos en el informe The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, tercer trimestre de 2020.

Imágenes del producto

Evaluaciones de modelos de riesgo Muestre métricas de imparcialidad, calidad y desviación.Marque los modelos que se encuentran por debajo de los umbrales personalizados.Profundice para ver los detalles.

Equidad Configure y realice la validación de modelos.Pruebe las métricas de los modelos, incluso la imparcialidad.

Comparación de modelos Compare los resultados de las pruebas de los modelos.Seleccione y acelere el desarrollo de modelos más eficaces.

Resumen de métricas Genere de forma automática una ficha técnica en PDF.Resuma los detalles del modelo, los datos relevantes y los resultados de las pruebas.

Recursos Documentación

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