模型治理框架-CFANZ编程社区

基于人工智能的解决方案在商业和行业中变得越来越重要。然而，这些工具有着可能做出影响人们生活的决定的权力，我们有责任以合乎道德和负责任的方式使用它们。模型治理框架旨在帮助企业做到这一点。在本文中，您将了解模型治理框架、其优势以及如何在组织中实施它。

1 什么是模型治理

模型治理是企业需要采用的一组流程和相关工具和框架，以确保数据科学家在构建和使用机器学习模型时遵循最佳实践。模型治理有助于确保模型的预测准确且可靠，并且任何数据偏差都被最小化。模型治理框架的一些关键组件包括标准和指南，模型和数据质量的监督和问责，工具和基础设施治理，以及人才管理。

AI 剧本：标准和指南

模型治理通常包括数据科学家在构建模型时要遵循的标准和指南。这可以包括诸如文档、测试和验证的要求。对于管理良好和治理良好的 ML 模型开发和部署实践，建议制定一个手册，其中可以列出不同的区域（在哪里玩）和玩法（在这些区域中）以及角色和职责。标准和指南可以成为这个剧本的一部分。

模型和数据质量的监督和问责

模型治理应包括监督和问责机制。这可能包括高级管理层的审查、审计或随时间推移跟踪模型性能。问责制是任何机器学习模型治理框架的关键组成部分。机器学习模型会对业务成果产生重大影响，因此企业必须有适当的机制来确保模型的预测准确可靠。

一种方法是通过定期的价值实现审查由包括业务用户和高级管理人员在内的主要利益相关者提供。业务利益相关者可以借助价值指标对机器学习模型的价值实现方面进行监督，并有助于确保模型满足业务期望。

确保准确性和可靠性的另一种方法是定期进行模型和数据质量审核。审核可用于评估构建模型的数据质量，以及模型本身的准确性。通过审核模型，企业可以识别任何潜在问题并在它们造成任何损害之前进行纠正。

工具和基础设施治理

模型治理框架的一个重要组成部分是工具和基础设施治理。这是指管理用于构建和部署机器学习模型的工具和基础设施。它包括工具的选择、工具使用标准的设置以及工具依赖关系的管理等。工具和基础设施治理是确保机器学习模型准确可靠的关键。

通过实施模型治理框架，可以确保数据科学家在构建模型时使用正确的工具并遵循最佳实践。这有助于最大限度地减少数据偏差，并确保模型准确可靠。

人才管理（培训/教育）

数据科学家需要接受培训，了解如何负责任地构建和使用机器学习模型。他们需要了解与这些模型相关的风险，并了解如何避免数据中的偏差。成功的机器学习模型治理框架的关键组成部分之一是跟踪数据科学家的专业知识。这使企业能够确保他们的数据科学家不断了解构建和使用机器学习模型的最新最佳实践。

企业可以通过多种方式跟踪其数据科学家的专业知识。一种流行的方法是通过认证计划。数据科学家可以在机器学习的特定领域获得认证，例如深度学习或自然语言处理。认证表明数据科学家在机器学习的特定领域表现出高水平的熟练程度。

跟踪数据科学家专业知识的另一种方法是通过继续教育计划。数据科学家可以参加会议和研讨会，在那里他们可以了解使用机器学习模型的新技术和方法。在线课程和 MOOC 也越来越受欢迎，并且可以成为数据科学家跟上机器学习最新趋势的好方法。企业还应该考虑建立一个机器学习实验室，数据科学家可以在这里试验新技术和方法。该实验室还可用于在新模型部署到生产之前对其进行测试。这将有助于确保模型准确可靠，并且任何数据偏差都被最小化。

通过跟踪数据科学家的专业知识，企业可以确保他们使用最新、最准确的机器学习模型。这将帮助他们做出更好的决策，更快，风险更小。

2 模型治理的好处

以下是拥有模型治理框架的一些好处。

确保数据科学家在构建模型时遵循最佳实践

数据科学家遵循最佳实践的重要性怎么强调都不为过。机器学习模型的好坏取决于它们所基于的数据，如果数据没有得到适当的清理和管理，模型可能不准确或不可靠。此外，如果数据有偏差，该模型可能无法有效预测结果或趋势。为确保数据科学家遵守最佳实践，建立治理框架非常重要。该框架应指定在构建模型时可以使用哪些技术和方法，并且还应要求在投入生产之前对模型进行测试和验证。此外，该框架应包括处理数据偏差的规定。

降低数据偏差的风险

在利用数据构建模型时，总是存在数据偏差的风险。使用大量数据来训练模型尤其如此。如果该数据不能代表现实世界，那么该模型的预测可能存在偏差。这可能会产生严重的后果。例如，如果使用机器学习模型来决定雇用谁或借钱给谁，则可能导致不公平和歧视。这就是模型治理框架的用武之地。它有助于确保数据科学家在构建和使用机器学习模型时遵循最佳实践。这包括确保数据不偏不倚并代表现实世界。该框架还有助于确保模型准确可靠，并将任何数据偏差降至最低。

确保模型的准确性和可靠性

构建准确可靠的机器学习模型对于业务成功至关重要。然而，确保模型的准确性和可靠性可能是一项艰巨的任务，尤其是当有多个数据科学家在研究不同的模型时。这就是机器学习模型治理框架的用武之地。该框架旨在帮助数据科学家在构建和使用机器学习模型时遵循最佳实践。这包括验证数据是否干净无偏见、测试模型的准确性以及记录模型的构建方式和工作方式。该框架还有助于确保模型得到有效和高效的使用。例如，如果发现模型不准确，该框架可以帮助确定它不准确的原因以及如何修复它。

3 如何在你的组织中实施模型治理框架

定义框架的范围和目的

第一步是定义框架的范围和目的。这包括指定它将用于解决哪些业务问题，以及它将用于完成哪些任务。识别使用机器学习解决的正确业务问题的重要性怎么强调都不为过。如果选择了错误的问题，模型将不会有效，并且投入构建它们的时间和金钱将被浪费。这就是为什么仔细识别可以使用机器学习解决的业务问题很重要的原因。识别这些问题的过程应该涉及与组织各个部分的利益相关者进行大量的头脑风暴和协商。确保数据可用于支持正在构建的模型也很重要。一旦确定了正确的业务问题，数据科学家就可以着手构建有助于解决这些问题的模型。

成立模型治理委员会

模型治理委员会负责制定数据科学家在构建和使用机器学习模型时必须遵循的政策和程序。董事会还负责执行管理机器学习模型使用的政策。这些政策应包括数据质量要求、模型验证程序和可接受的风险级别等内容。董事会必须包括来自组织各个部门的代表，这样他们才能对模型的使用方式有一个广泛的了解。除了机器学习和数据科学方面的专家外，董事会还应包括业务分析师/产品经理、客户利益相关者等，以便他们可以指导数据科学家如何构建准确可靠的模型。