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人工智能已成為每個人都想跳的最新潮流。組織需要弄清楚哪些解決方案(和供應(yīng)商)是可信的,哪些只是希望從炒作中受益。
在我之前關(guān)于這個主題的帖子中,我提出了三個問題,詢問供應(yīng)商他們的AI功能。在這里,我將基于其他三個問題在早期的評論基礎(chǔ)上進行構(gòu)建??偠灾?,這些可以讓你對誰真正了解AI以及誰不知道AI進行可靠的測試。
雖然您可以向供應(yīng)商詢問這些問題,但您也可以向您的安全或技術(shù)團隊詢問相同的問題,以確定他們?nèi)绾位貞?yīng)問題。了解他們所面臨的能力和限制對他們來說同樣重要,因為這將有助于指導(dǎo)他們對任何基于AI的解決方案的審核。我建議使用這些問題來確定您的團隊的響應(yīng)是否與AI解決方案的響應(yīng)相匹配,以確保業(yè)務(wù)價值一致。
有了這個,我建議您向AI解決方案供應(yīng)商和您自己的團隊提出另外三個問題。
強有力的答案:解決方案提供商聲稱他們使用了許多算法,因為每個數(shù)據(jù)集都需要自己的技術(shù)。不同的算法最適合不同類型的數(shù)據(jù)以實現(xiàn)不同的目標(biāo) - 就像廚師使用不同的刀具來完成不同的任務(wù)或不同類型的食物一樣。一種尺寸并不適合所有人。如果解決方案是健壯的,則該工具應(yīng)使用各種算法進行聚類,分類,異常值,基于行為的聚類樣本等。
問題5:您的ML模型多久更新一次?它們對漂移的表現(xiàn)如何?弱回答:供應(yīng)商表示他們不知道?;蛘?,他們可能會說永遠不會,這通常會使ML模型對新問題的響應(yīng)變慢,或者他們可能每天說,這使得它比基于簽名的系統(tǒng)更好,因為它依賴于非常頻繁的更新。如果人工智能訓(xùn)練適當(dāng),它會隨時學(xué)習(xí)。因此,雖然它確實需要更新,但它當(dāng)然不需要每天更新或從不更新。
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