Fundamentos de IA/ML
Fundamentos de IA/ML

Três fundamentos da IA corporativa

Ativando o caminho do know-how para soluções
Modelos de IA/ML para uso corporativo exigem meios comprobatórios para apoiar/auditar as razões pelas quais uma determinada decisão foi tomada, por isso a geração de modelos de explicabilidade auxiliares ao modelo de IA/MLé de suma importância. De fato, este fator pode ser a grande diferença entre ter um modelo complexo de aprendizagem profunda, ou, um modelo meramente superficial. Sabe-se que a maioria dos modelos de aprendizagem profunda são caixas pretas, que usam a precisão como única métrica de assertividade, e não são explicáveis. Esses modelos não são adequados para aplicações financeiras, saúde entre outros. A Orbyt possui modelos de explicabilidade complementares ao modelo customizado de IA/ML, fornecendo o racional para a tomada de decisões em modelos de várias camadas.

A verificação de viés é uma das análises importantes e necessárias para qualquer algoritmo de IA/ML. Podem ser encontradas grandes falhas em corporações de todos os tamanhos, por exemplo na atividade de RH e no reconhecimento de imagens por não fazerem verificações de viés. O viés tem sua origem com o viés humano na seleção dos conjuntos de dados. A Orbyt trabalha com verificações ortogonais de viés para endereçar esses problemas.

Os modelos de IA/ML podem apresentar disponibilização não intencional dos dados usados para treiná-los. Os modelos que não são bem generalizados tendem a expor entradas e saídas de seus casos de teste. Isso pode significar que os dados proprietários, privados e/ou sigilosos, como preços, possam ser expostos. A Orbyt realiza verificações diferenciais de privacidade e evita tal vazamento de dados.

A maioria dos algoritmos IA/ML são desenvolvidos hoje com o objetivo único de precisão. Enquanto isso é satisfatório para apresentações acadêmicas e informais, os objetivos de negócio são geralmente muito diferentes, tem ‘0’ falsos positivos ao custo de precisão. Portanto, a abordagem tem que ser diferente nestes casos.


Integração no processo de negócios
A integração suave dos modelos de IA/ML nos processos do cliente é fundamental. Isso pode ser realizado com chamadas de API seguras.

Os modelos Gyrus buscam aumentar a inteligência humana em vez de substituir tarefas que exigem a inteligência humana. E as soluções são fornecidas em escala para um grande número de acessos com confiabilidade.

Os modelos Gyrus buscam implementar o ciclo virtuoso de IA/ML com excelente coleta de dados, objetivando melhores algoritmos, melhor produtividade e processos de negócios, o que novamente ajuda a uma melhor coleta de dados.