Las actualizaciones de IBM Watson se centran en la privacidad y la explicabilidad de los datos
IBM presentó hoy una vista previa de las nuevas actualizaciones de IBM Watson destinadas a abordar la explicabilidad en los modelos de inteligencia artificial y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos.
Las actualizaciones incluyen un nuevo módulo de gestión de privacidad de datos en IBM OpenPages con Watson, más explicabilidad para los pronósticos de planificación en IBM Planning Analytics con Watson y nuevas capacidades de aprendizaje federado y series de tiempo con IBM Watson Studio.
Abordar la privacidad de los datos
Las actualizaciones son «oportunas, aunque posiblemente estén atrasadas, particularmente para las empresas fuera de los EE. UU.», Dijo Alan Pelz-Sharpe, fundador y analista principal de Deep Analysis.
«Los gobiernos de todo el mundo están comenzando a introducir más regulaciones y pautas para el uso ético y legal de la inteligencia artificial y los datos y claramente hay una creciente preocupación pública», continuó.
IBM OpenPages with Watson es un conjunto de aplicaciones de gestión de riesgos. El nuevo módulo de gestión de la privacidad de los datos integra Watson Knowledge Catalog, un catálogo de datos para el gobierno de la IA, para mostrar a los usuarios cómo se utilizan los datos privados, en tiempo real, en aplicaciones y modelos de IA en todas las organizaciones.
La explicabilidad en la planificación de las previsiones es fundamental.
Alan Pelz-SharpeFundador y analista principal, Deep Analysis
La capacidad, según IBM, está destinada a ayudar a los usuarios a automatizar la presentación de informes de información de identificación personal para mejorar la precisión y reducir los tiempos de auditoría.
Mientras tanto, IBM reveló una nueva página de detalles estadísticos dentro de IBM Planning Analytics con Watson destinada a proporcionar a los usuarios más información sobre cómo se generan sus predicciones de previsión.
«La explicabilidad en la planificación de los pronósticos es esencial», dijo Pelz-Sharpe. «Si toma decisiones comerciales basadas en pronósticos de planificación impulsados por la inteligencia artificial de caja negra y resultan estar equivocados, ¿quién es el responsable y por qué se equivocaron?»
«Estas son preguntas que necesitan ser respondidas pero que antes no podían ser», dijo.
IBM dijo que planea hacer que la nueva característica esté disponible en general más adelante en el segundo trimestre.
Actualizaciones de Watson Studio
Las nuevas capacidades de aprendizaje federado en IBM Watson Studio, una plataforma de aprendizaje automático como servicio con herramientas para la construcción de modelos, la preparación de datos y la visualización de datos, permitirán a los usuarios entrenar modelos de IA en datos previamente almacenados en silos.
Por lo general, los datos de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automático se agrupan antes de entrenar un modelo en ellos. El aprendizaje federado mantiene las fuentes de datos separadas, en lugar de agrupar los parámetros después de que se entrenan los modelos individuales. Este método de capacitación en aprendizaje automático es particularmente útil en situaciones en las que los datos no se pueden agrupar por cuestiones de privacidad o normativas, como en la atención médica.
IBM lanzó las nuevas capacidades de aprendizaje federado dentro de IBM Watson Studio como una vista previa técnica.
El gigante tecnológico también destacó las capacidades de series de tiempo, en beta, en IBM Watson Studio. Las nuevas características, según IBM, están destinadas a permitir que las empresas desarrollen modelos que predigan valores futuros de una serie de tiempo basados en valores pasados. Esto podría resultar útil, por ejemplo, al intentar predecir el volumen de ventas del mes siguiente o el tiempo de viaje de un envío.
Pelz-Sharpe señaló que, si bien las actualizaciones de inteligencia artificial de IBM son bienvenidas, es probable que otros gigantes tecnológicos, incluidos Amazon, Microsoft y Google, hagan movimientos similares a lo largo del año.
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