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Microsoft lanza nuevas herramientas para crear modelos de aprendizaje automático más justos

May 21, 2020 3:17 AM ET

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En su conferencia para desarrolladores Build, Microsoft puso hoy un fuerte énfasis en el aprendizaje automático. Pero además de un montón de nuevas herramientas y características, la compañía también destacó su trabajo en la creación de sistemas de IA más responsables y más justos, tanto en la nube de Azure como en los kits de herramientas de código abierto de Microsoft.

Estas incluyen nuevas herramientas para la privacidad diferencial y un sistema para garantizar que los modelos funcionen bien en diferentes grupos de personas, así como nuevas herramientas que permitan a las empresas hacer el mejor uso de sus datos sin dejar de cumplir con estrictos requisitos reglamentarios.

A medida que los desarrolladores tienen la tarea de aprender a crear modelos de IA, regularmente tienen que preguntarse si los sistemas son “fáciles de explicar” y que “cumplen con las regulaciones de no discriminación y privacidad”, señala Microsoft en el anuncio de hoy. Pero para ello, necesitan herramientas que les ayuden a interpretar mejor los resultados de sus modelos. Uno de ellos es interpretML, que Microsoft lanzó hace un tiempo, pero también el kit de herramientas de Fairlearn, que se puede usar para evaluar la equidad de los modelos de APRENDIZAJE, y que actualmente está disponible como una herramienta de código abierto y que se integrará en Azure Machine Learning el próximo mes.

En cuanto a la privacidad diferencial, que permite obtener información de datos privados mientras sigue protegiendo la información privada, Microsoft ha anunciado hoy WhiteNoise, un nuevo kit de herramientas de código abierto que está disponible tanto en GitHub como a través de Azure Machine Learning. WhiteNoise es el resultado de una asociación entre Microsoft y el Instituto de Ciencias Sociales Cuantitativas de Harvard.

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Frederic Lardinois
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