Patrones de diseño de aprendizaje automático

Capítulo 7. IA responsable

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

Hasta este punto, nos hemos centrado en patrones diseñados para ayudar a los equipos de datos e ingeniería a preparar, construir, entrenar y escalar modelos para su uso en producción. Estos patrones se dirigían principalmente a los equipos directamente implicados en el proceso de desarrollo de modelos ML. Una vez que un modelo está en producción, su impacto se extiende mucho más allá de los equipos que lo construyeron. En este capítulo, hablaremos de las demás partes interesadas en un modelo, tanto de dentro como de fuera de una organización. Las partes interesadas podrían incluir a los ejecutivos cuyos objetivos empresariales dictan las metas de un modelo, los usuarios finales de un modelo, los auditores y los reguladores de cumplimiento.

Hay varios grupos de interesados en el modelo a los que nos referiremos en este capítulo:

Constructores de modelos

Científicos de datos e investigadores de ML directamente implicados en la construcción de modelos de ML.

Ingenieros ML

Miembros de los equipos de operaciones de ML que participan directamente en la implementación de modelos de ML.

Responsables empresariales

Decidir si incorporan o no el modelo ML a sus procesos empresariales o aplicaciones de cara al cliente y tendrán que evaluar si el modelo es adecuado para este fin.

Usuarios finales de sistemas de ML

Hacer uso de las predicciones de ...