コンセプトドリフト
モデルが予測しようとしている対象変数の統計特性の時間経過に伴う変化は、モデルの劣化を引き起こします。
インプットとアウトプットの基礎的な関係が変化するときに発生します。例えば、季節的なトレンド、市場の変化、または対抗的な行動が含まれます。ドリフトを検出するには、インプットとアウトプットの分布を監視する必要があり、ガバナンスワークフローは、再トレーニングのスケジュール、人間を介在させたチェック、および自動再展開前のドリフト閾値を定義しなければなりません。
小売業者の需要予測モデルは、購入パターンの変化に伴い、パンデミック中に精度が急激に低下します。 ドリフト検出器が偏差を警告し、データサイエンスチームは次の計画サイクルの前に、季節要因を調整した最近の販売データでモデルを再訓練します。
私たちは、お客様が答えを見つけるお手伝いをします
Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
Enzaiはどのように進化するAI規制と整合性を保っていますか？
リサーチ、インサイト、更新情報
組織がAIを採用し、管理し、監視する能力を、企業レベルの信頼性で強化します。規模で運営する規制対象の組織向けに構築されています。