SeterusnyaPanduan seterusnya
GDPR dan Pembuatan Keputusan Automatik
Masyarakat
PANDUAN Asas
AI Membuat Keputusan
AI boleh membekalkan ramalan, menyusun bukti atau mengesyorkan tindakan, tetapi memilih tindakan juga memerlukan matlamat, kekangan dan tanggungjawab.
Dengar panduan iniAI-diceritakan · ~2 min
Pada halaman ini2 min dibaca
Gambaran keseluruhan
Ramalan model yang paling mungkin bukan keputusan terbaik secara automatik. Kos kesilapan dan alternatif yang ada penting.
Pengambilan utama
- Bukti, ramalan dan dasar tindakan yang berasingan.
- Nilaikan akibat kedua-dua jenis ralat.
- Pastikan tanggungjawab dan prosedur pembetulan jelas.
Menyelam dalam
Pisahkan peringkat keputusan. Kenal pasti perkara yang diperhatikan, anggaran model, peraturan yang menjadikan anggaran itu sebagai tindakan dan siapa yang bertanggungjawab untuk hasilnya. Ini memungkinkan untuk mencabar bukti atau dasar secara bebas daripada model. Nilaikan kedua-dua arah ralat dan pilihan untuk menangguhkan. Penggera palsu boleh mencipta kerja semakan; acara yang terlepas boleh menyebabkan masalah tidak dapat diselesaikan. Ambang yang sesuai bergantung pada akibat, kapasiti dan kebolehpercayaan skor tersebut. Pertimbangkan cara tindakan mengubah data kemudian. Jika sistem hanya merekodkan hasil untuk kes yang dipilihnya, data latihan masa hadapan boleh mencerminkan pilihan masa lalunya sendiri. Penambahbaikan yang ketara mungkin terhasil daripada pengukuran yang diubah dan bukannya keputusan yang lebih baik. Untuk keputusan berbangkit, kekalkan pengawasan pakar yang sesuai, penjelasan berdasarkan bukti sebenar dan cara untuk membetulkan kesilapan. Pernyataan keyakinan model generik bukanlah pengganti dasar yang terpakai atau hak seseorang untuk mempersoalkan hasil. Uji aliran kerja lengkap di bawah keadaan di mana ia akan digunakan.
04Contoh yang dikerjakan
Akaun untuk kos asimetri
Dalam ilustrasi tugas pemantauan peralatan, pemeriksaan yang tidak perlu menelan kos 10 unit, manakala kehilangan kegagalan menelan kos 1,000 unit.
Ambang yang dipilih hanya untuk memaksimumkan ketepatan mengabaikan asimetri ini. Bandingkan akibat yang dijangka menggunakan kebarangkalian yang disahkan dan hasil yang mewakili.
Sertakan kos dan kebolehlaksanaan pemeriksaan, serta ketidakpastian tentang anggaran tersebut, sebelum memilih polisi.
Apa yang ditunjukkan
Contoh ciptaan ini menerangkan mengapa keputusan memerlukan lebih daripada kelas yang paling mungkin.
Pelaksanaan Dunia Sebenar
Gunakan anggaran permintaan sebagai satu input kepada dasar inventori dengan kekangan penyimpanan dan kekurangan.
Biarkan pengelas mengutamakan semakan sambil mengekalkan laluan pembetulan yang jelas.
Mempraktikkannya
Mengapa ia penting
- Keputusan yang lebih jelas. Ia membantu anda memisahkan tuntutan teknikal yang jelas daripada bahasa pemasaran.
- Kos dan bajet. Anda boleh bertanya soalan pelaksanaan yang lebih baik sebelum menghabiskan wang atau masa.
- Pasukan dan aliran kerja. Pasukan yang berkongsi pemahaman membuat keputusan produk, dasar dan pembelajaran yang lebih baik.
Berhati-hati untuk
- Pasukan yang berbeza mungkin menggunakan istilah yang sama secara berbeza, jadi tentukan skop lebih awal.
- Penanda aras boleh kelihatan kukuh manakala prestasi dunia sebenar tidak sekata.
- Mengabaikan kualiti data dan rancangan penilaian sering menghasilkan hasil yang rapuh.
Langkah seterusnya
- Mulakan dengan definisi bahasa biasa hasil yang anda perlukan.
- Pilih satu metrik kejayaan dan satu keadaan kegagalan sebelum ujian.
- Jalankan juruterbang kecil dengan data perwakilan, bukan set demo yang digilap.
- Dokumen di mana Pembuatan Keputusan AI membantu dan kaedah yang lebih mudah adalah lebih baik.
Sumber dan bacaan lanjut
Teruskan Meneroka
Newsletter percuma
Dapatkan taklimat AI harian
Tiga cerita AI yang disahkan setiap pagi hari bekerja, ditulis dalam Bahasa Inggeris biasa. Percuma selamanya, tiada iklan.
Satu e-mel setiap hari bekerja. Berhenti melanggan dalam satu klik. Kami tidak pernah menjual atau berkongsi alamat anda.
Uji diri anda
Take the AI Decision-Making quiz
Maklum balas segera pada setiap jawapan, dan sijil yang boleh dikongsi dengan ID yang boleh disahkan sebaik sahaja anda lulus kursus.
Sokong pendidikan AI percuma. AI Understanding ialah pertubuhan bukan keuntungan 501(c)(3) — tiada iklan, tiada bayaran dinding, selamanya. Buat derma
Soalan lazim
Patutkah ramalan berkeyakinan tinggi mencetuskan tindakan secara automatik?
Hanya jika dasar tindakan lengkap telah dinilai untuk penggunaan itu, termasuk kebolehpercayaan skor, akibat, kuasa dan pengendalian kegagalan.
Teruskan belajar
Panduan berkaitan
Lebih banyak panduan dipilih untuk topik ini