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ガイド

信頼できる AI 入門: 公平でバイアスのない AI システムの構築ガイド(英語)

人工知能(AI)でのバイアスのリスクに対する懸念と関心が高まっています。注目されている多数の事例から、AI は実際にはそのままでは「中立」なテクノロジーではなく、人によるデータに潜んでいるバイアスを反映したり、バイアスが深刻化したりする可能性があることが実証されています。こうしたリスクは AI の基本をなす信頼性を低下させ、潜在的な倫理観と評判による影響を受けることなく AI プロジェクトを成功させるための組織の能力に影響を与えます。

公平でバイアスがなく、信頼できる AI を提供する準備はできていますか?

本ガイド(英語)をダウンロードして、以下の内容をご確認ください。

  • AI におけるバイアスの特定、調査、最小化のエンドツーエンドのプロセスを構築する方法
  • 機械学習モデルに対して、優先する適切な公平性やバイアスの指標を選択する方法
  • 最終的なモデルの選択のために、バイアスと正解率の相殺について適切に対処する方法
以下のフォームにご記入のうえ、ガイド(英語)を入手してください