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AI e ML
Watson Studio
Secondo la definizione delle linee guida della Federal Reserve and Office of the Comptroller of the Currency, documento SR Letter 11-7 (link esterno a IBM), un modello è "...un metodo, sistema o approccio quantitativo che applica teorie, tecniche e ipotesi statistiche, economiche, finanziarie o matematiche per trasformare i dati di input in stime quantitative".
Il rischio di modello può verificarsi quando si usa un modello per predire e misurare informazioni quantitative che però il modello esegue in modo inadeguato. Prestazioni del modello inadeguate possono portare a risultati avversi e comportare perdite operative sostanziali. L'implementazione della gestione del rischio di modello in un'architettura delle informazioni moderna è utile per:
- Accelerare i tempi per soddisfare la conformità normativa e altri obiettivi di rischio.
- Semplificare la convalida dei modelli su più cloud.
- Sfruttare modelli e dati in esecuzione praticamente ovunque.
Come costruire un'AI responsabile su larga scala
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