왜 들어야 하나요?
AI는 만들어 놓으면 끝이다? X! 기업이 AI가 내린 결정을 신뢰할 수 있으려면, AI의 판단에 오류나 편향성이 없는 지 모델의 성능을 지속적으로 운영 관리 해야 하고, AI가 왜 이러한 결정을 내렸는 지에 대해서도 "설명력"을 갖출 수 있어야 합니다. 이번 웨비나는 최근 주목받는 Auto AI와 Explainable AI에 대해 심층적으로 다룹니다.
어떤 웨비나인가요?
- 최신 AI의 트렌드: 설명가능한 AI (Explainable AI), Auto AI의 필요성
- IBM AutoAI와 IBM Watson Openscale으로 풀어보는 AI 운영 방법론
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신뢰할 수 있는 비즈니스 의사 결정을 위한 AI 방법론
많은 기업 고객들의 AI에 대한 관심은 지속적으로 커지고 있습니다. 그러나 데이터 복잡성, 전문 인력의 부족, 모델 신뢰성 등과 같은 여러 요인으로 인하여 현실속의 AI 도입은 생각만큼 쉽지 않습니다.
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