机器学习的风险

机器学习是最热门的技术之一,为IT专业人员以及商业大亨。几乎所有小型以及大型公司希望使用机器学习技术经营他们的业务。毫升系统各种破坏性的功能在不同的行业,如医疗、金融、银行、市场营销、基础设施、交易,它,等等。

虽然在您的业务可以实现机器学习技术困难和具有挑战性但是有深入了解机器学习的概念及其算法使你能够实现毫升系统显著。

虽然机器学习已经成为今天的技术和企业的重要组成部分,仍有很多风险分析毫升时发现系统由数据科学家和机器学习的专业人士。这些毫升风险可能如安全风险、数据质量不佳,过度拟合,数据偏置,缺乏战略和经验,在这个话题,等等。”机器学习的风险”,我们将讨论各种风险与机器学习系统和机器学习如何访问的风险。那么,让我们先简单介绍机器学习,然后与ML系统重要的风险。

机器学习是什么?

机器学习的定义是支行的人工智能(AI)和计算机科学,处理系统能够自动学习,从历史数据预测,改善。它使机器更聪明,提高新数据而无需人工干预。

类型的机器学习

机器学习有助于解决不同的复杂的业务问题,并基于学习方法,主要可分为四种类型。这些都是如下:

• 监督机器学习
• 非监督机器学习
• Semi-Supervised机器学习
• 强化学习

机器学习的应用

机器学习使用大量的结构化以及非结构化数据,并使计算机系统能够准确预测未来事件。机器学习是一个宽泛的概念,适用于各种行业,有很多应用程序。下面是一些重要的ML的列表应用程序:

• 医学及卫生保健
• 财政与金融
• 营销和交易
• 虚拟个人助理
• 语音识别、文字识别和图像识别
• 交通预测
• 产品推荐
• 自动驾驶汽车
• 电子邮件垃圾邮件和过滤
• 欺诈检测
• 自动语言翻译

机器学习的风险

如今,机器学习是扮演着重要的角色在帮助组织等不同方面分析结构化和非结构化数据,检测风险,自动化手册任务,业务增长的数据驱动的决策,等等。它能够代替人类劳动的大量运用自动化和提供见解做出更好的决策评估,监控和降低组织的风险。

尽管可以使用机器学习作为一种风险管理工具,它还包含许多风险本身。而49%的企业正在探索或计划使用机器学习,只有一小部分人承认它带来的风险。中,只有41%的组织在全球麦肯锡调查说他们可以全面识别和优先考虑机器学习的风险。因此,有必要了解一些机器学习和如何充分的风险评估和管理。

下面是一些与机器学习相关风险:

1。糟糕的数据

正如我们所知,一个机器学习模型只适用于我们提供的数据,或者我们可以说这完全取决于人为给定训练数据工作。我们将输入,将作为输出,如果我们将进入贫困数据,ML模式将产生突然的输出。糟糕的数据或脏数据包括训练数据中的错误、异常值,和非结构化数据,不能充分解释模型。

2。过度拟合

过度拟合通常存在于非参数和非线性模型更加灵活的学习目标函数。

overfitted模型的训练数据如此完美,就无法学习算法的可变性。这意味着它无法概括时测试的真实数据。

3所示。有偏见的数据

有偏见的数据意味着人类偏见可以潜入你的数据集和破坏的结果。例如,流行的有问题编辑FaceApp最初无意中训练做鬼脸“热”,减轻皮肤基调上的结果被美联储更大数量的浅肤色的人的照片。

4所示。缺乏策略和经验:

机器学习是一个IT行业的新技术;因此,减少训练和技术资源的可用性产业是一个非常大的问题。此外,缺乏战略和经验由于更少的资源会导致浪费时间和金钱,以及影响组织的生产和收入。一项调查显示,超过2000人,860报道缺乏明确的战略和840据报道缺乏以适当的技能人才。这个调查表明缺乏战略和相关经验创建了一个机器学习的开发组织的屏障。

5。安全风险

数据安全的主要问题之一的世界。安全也会影响组织的生产和收入。当涉及到机器学习,有各种类型的安全风险存在,可以妥协的机器学习算法和系统。数据科学家和机器学习专家报道3的攻击类型,主要用于机器学习模型。这些都是如下:

• 逃避攻击:这些攻击通常出现由于敌对的输入模型中引入;因此他们也被称为敌对攻击。
  逃避攻击发生在当网络使用敌对的例子作为输入,可以影响分类器,即。扰乱毫升模型。当一个安全违反涉及提供被归类为真正的恶意数据。有针对性的攻击试图允许特定的入侵或破坏,或者创建一般混乱。
  逃避攻击是最主要的一种攻击,数据修改,似乎真正的数据。逃避不涉及影响数据用于训练模型,但它是与垃圾邮件发送者和黑客的方式使垃圾邮件和恶意软件的内容。
• 数据中毒攻击:
  在数据中毒攻击,原始数据的来源,用于训练毫升模型。此外,它力求偏见或“毒药”妥协的数据生成的机器学习模型的精度。这些攻击的影响可以通过预防和克服检测。通过适当的监控,我们可以防止毫升模型数据中毒。
  模型扭曲是最常见的类型的数据中毒攻击的垃圾邮件分类的分类器输入好不好。
• 模型偷窃:
  模型偷窃是机器学习中最重要的一个安全风险。模型窃取技术被用来创建一个克隆模型基于信息或数据用于模型的训练基地。为什么我们说模型偷窃是一个主要关心毫升专家因为毫升模型是组织的有价值的知识产权,包括敏感数据的用户账户信息等交易、金融信息等。袭击者使用公共API和样本数据的原始模型和重建另一个模型有一个相似的外观和感觉。

6。数据隐私和机密性

数据的一个主要发展中机器学习模型的关键球员。我们知道机器学习需要大量的结构化和非结构化数据训练模型,这样他们就可以预测未来准确。因此,为了达到好的结果,我们需要安全的数据通过定义一些隐私条款和条件以及使其保密。黑客可以启动数据提取攻击在雷达下可以飞,可以把你的整个机器学习系统风险。

7所示。第三方风险

这些类型的安全风险并不是非常著名的在行业有非常小的行业的这些风险的机会。第三方风险普遍存在当有人外包业务的第三方服务供应商可能无法正确地管理一个机器学习解决方案。这将导致违反毫升行业的各种类型的数据。

8。监管方面的挑战

监管方面的挑战发生当一个知识差距存在于一个组织,比如队友不知道ML算法如何工作,并创建决策。因此,缺乏知识证明决策监管机构也可以是行业的主要安全风险。

我们如何评估机器学习风险?

机器学习是世界上最热门的技术。尽管毫升用于每一个行业,它有一些相关的风险。我们还可以访问这些风险当毫升的解决方案为您的组织实施。以下是几个重要的步骤来评估机器学习在你的组织的风险。这些都是如下:

• 实现一个机器学习识别风险管理框架,而不是一个通用框架的风险实时场景。
• 通过提供培训给员工毫升技术和给他们的知识遵循协议毫升有效的风险管理。
• 通过开发评估标准来识别和管理风险的业务,我们可以评估业务的风险。
• 毫升也可以评估风险调整风险监控过程和风险偏好定期从过去的经验或客户的反馈。

因此,机器学习可以通过适当的人才识别和最小化风险,战略和技术资源在整个组织。

结论

没有惊喜如果我们说机器学习是一个不断发展的技术,采用在很多行业,使业务自动化和更快。但是,正如我们最近看到的,有一些风险也与机器学习相关的解决方案。然而,数据科学家和ML专家不断研发更多毫升技术和新的解决方案改善它。在这个主题中,我们已经讨论了一些重要风险毫升的解决方案在实现他们在您的业务和步骤来评估这些风险。希望读完这一主题,深入了解与机器学习相关的各种风险。