Auditerò il tuo modello ml
Specialista in ottimizzazione di prompt AI, esperto di ML
Informazioni su questo servizio
IL TUO MODELLO ML FA DAVVERO QUELLO CHE PENSI CHE FACCI?
La maggior parte dei modelli viene messa in funzione con un punteggio di accuratezza e una preghiera.
L'accuratezza da sola può essere fuorviante, un modello che etichetta tutto come 'non frode'
ottiene il 95% di accuratezza ma non rileva nessuna frode. Il tuo CTO, il responsabile del rischio e
il team di conformità meritano di meglio.
Glielo darò io.
COSA OTTIENI (tutte e 5 le fasi di un audit professionale)
Fase 1 Scoperta & Qualità dei Dati
Fase 2 Analisi delle Prestazioni
Fase 3 Spiegabilità (SHAP)
Fase 4 Equità & Bias (Fairlearn)
Fase 5 Report
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
•
MLflow
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
MLflow
FAQ
Traduzione automatica.
Il mio modello non è scikit-learn. Puoi comunque auditarlo?
Sì. Posso auditare qualsiasi classificatore che esponga i metodi predict() e predict_proba(), inclusi XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch e TensorFlow. Per modelli dietro un endpoint API, uso la tua API per generare le predizioni. La fase di spiegabilità SHAP utilizza TreeExplainer per modelli ad albero e KernelExp
Non posso condividere dati reali dei clienti. Possiamo comunque lavorare insieme?
Assolutamente sì. Lavoro regolarmente con dataset anonimizzati o sintetici. Posso anche lavorare con un campione rappresentativo (minimo 500 righe), oppure possiamo firmare un NDA e usare un accesso VPN/API sicuro. Scrivimi prima di ordinare e possiamo discutere l'approccio migliore.

