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May 21, 2020 3:17 AM ET

Microsoft stellt neue Tools für den Aufbau fairerer Machine Learning-Modelle vor


iCrowd Newswire - May 21, 2020

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Auf seiner Build-Entwicklerkonferenz legte Microsoft heute großen Wert auf maschinelles Lernen. Neben vielen neuen Tools und Funktionen hob das Unternehmen jedoch auch seine Arbeit zum Aufbau verantwortungsvollerer und gerechterer KI-Systeme hervor – sowohl in der Azure-Cloud als auch in den Open-Source-Toolkits von Microsoft.

Dazu gehören neue Tools für den differenzierten Datenschutz und ein System, mit dem sichergestellt werden kann, dass Modelle in verschiedenen Personengruppen gut funktionieren, sowie neue Tools, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten optimal zu nutzen und gleichzeitig die strengen regulatorischen Anforderungen zu erfüllen.

Da Entwickler zunehmend die Aufgabe haben, kizumsende KI-Modelle zu lernen, müssen sie sich regelmäßig fragen, ob die Systeme “einfach zu erklären” sind und dass sie “die Nichtdiskriminierungs- und Datenschutzbestimmungen einhalten”, wie Microsoft in der heutigen Ankündigung feststellt. Aber dazu brauchen sie Werkzeuge, die ihnen helfen, die Ergebnisse ihrer Modelle besser zu interpretieren. Eine davon ist interpretML, die Microsoft vor einiger Zeit eingeführt hat, aber auch das Fairlearn-Toolkit, das zur Bewertung der Fairness von ML-Modellen verwendet werden kann und das derzeit als Open-Source-Tool verfügbar ist und im nächsten Monat in Azure Machine Learning integriert wird.

Was den differenziellen Datenschutz betrifft, der es ermöglicht, Einblicke aus privaten Daten zu erhalten und gleichzeitig private Informationen zu schützen, kündigte Microsoft heute WhiteNoise an, ein neues Open-Source-Toolkit, das sowohl auf GitHub als auch über Azure Machine Learning verfügbar ist. WhiteNoise ist das Ergebnis einer Partnerschaft zwischen Microsoft und dem Harvard Institute for Quantitative Social Science.

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Frederic Lardinois



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