机器学习没有单一的成

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为人工智能算法工作原理的透明度。例如一项研究结果表明了这一点大约的用户希望能够了解机器学习或人工智能算法如何做出决策。除了成本之外这种透明度是选择机器学习或人工智能解决方案时最重要的标准。 功因素相反必须将许多构建块组合在一起。机器学习没有单一的成功因素相反必须将许多构建块组合在一起。照片作为基于云的人工智能和机器学习解决方案最重要的提供。

为商之一微软也这么认为。我们需要为人工智能的开发和使用制定公平透明和责任等明确的原则强调。欧盟委员会提出了一项监管人工智能的提案我 意大利 WhatsApp 号码数据 认为该提案朝着正确的方向发展将有助于减少不确定性并增加对负责任人工智能的信任。考虑负责任的人工智能。然而兰卡贝尔警告不要只是在清单上打勾或收集证书。在计算机科学家和数据科学家的培训中必须为人工智能系统中的设计责任奠定基础和技能。特别重要的是要了。



为解用于训练人工智能系统的数据是敏感且关键的因素。如果算法继续独立开发还有必要评估其后果我们微软现在已经开发了自己的具有全球约束力的标准来实施。从微软的角度来看重要的问题包括我们为什么要构建这个人工智能系统或者这个系统核心的人工智能技术准备好用于这个应用了吗。这听起来很哲学。但这些问题的答案对于人工智能解决方案是否获得内部用户和客户的必要认可至关重要。补充道我们很高。