IBM ha sido nombrada líder
Conozca los motivos en el informe Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics and Machine Learning, tercer trimestre de 2020.
Información general
¿Qué es la gestión de riesgos de modelos de IA?
La carta de orientación SR 11-7 (enlace exterior a IBM) de la Reserva Federal y la Oficina del Contralor de la Moneda 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 y convertirlos en estimaciones cuantitativas".
El riesgo del modelo puede producirse cuando el modelo se usa para predecir y medir la información cuantitativa, pero el modelo no tiene el rendimiento adecuado. El bajo rendimiento del modelo puede generar resultados adversos y generar pérdidas operativas sustanciales. Implementar la gestión de riesgos de los modelos en una arquitectura de información moderna le ayuda a:
- acelerar el cumplimiento de la normativa y otros objetivos de riesgo;
- simplificar la validación del modelo en varios clouds;
- aprovechar los modelos y datos utilizados prácticamente en cualquier lugar.
Obtenga más información
Cinco formas de simplificar la gestión de riesgos de los modelos
Aumente la conformidad de los modelos con pruebas y umbrales personalizados.
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Imparcialidad

Imparcialidad
Configure y realice la validación del modelo. Pruebe las métricas del modelo, incluida su imparcialidad.
Comparación de modelos

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

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