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ThoughtWorks技术雷达指出提升机器学习透明度迫在眉睫

2019-11-20 16:02:39  来源:搜狐

摘要:全球软件咨询公司ThoughtWorks于今日发布了第21期技术雷达,这是每半年更新一期的技术趋势报告,来自ThoughtWorks在大量客户中的实践观察。
关键词: ThoughtWorks
数据科学家建议将可解释性作为机器学习模型的关键选择标准

2019年11月20日,芝加哥

全球软件咨询公司ThoughtWorks于今日发布了第21期技术雷达,这是每半年更新一期的技术趋势报告,来自ThoughtWorks在大量客户中的实践观察。最新期技术雷达重点阐释了What-If等新兴工具,以及道德偏见测试等技术如何使机器学习(ML)更加清晰易懂,为什么我们应当将软件开发视为一项团队运动,如何应对竞争日益激烈的云市场以及驱动治理即代码的变革。

ThoughtWorks全球首席技术官Rebecca Parsons提到,“机器学习的可解释性是本期技术雷达最重要的主题之一。机器学习工具被用于做出许多生命攸关的决策,但是这其中的技术模型却并不透明,因此人们并不知道这些决策的依据是什么,这是有问题的。 同样,如果对机器的训练不够开放透明,存在将偏见、抽样、算法或其他偏差引入模型的风险。为减少这类风险,ThoughtWorks认为机器学习领域的业务、技术决策者应当有意识的增加开发团队的多样性,并使用可以减少算法偏差的工具。

在第二十一期技术雷达中同样值得关注的几个主题包括:

● 打开机器学习的黑匣子:机器学习正在应用于更多决策,但是其计算模型仍然难以理解。 引入工具以提高透明度,并组建一支多元化的开发团队,这对于打开机器学习的黑匣子至关重要。

● 软件开发是一项团队运动:在软件开发中,将团队成员彼此隔离的工具和技术会阻碍反馈和协作。 与其执着于像“ 10倍工程师”这样的个人主义,不如将不同的专业人才放到协作和跨功能的“10倍团队”当中。

● 云,多即是少:在主流云服务提供商提供的核心功能日益趋同的当下,竞争焦点已经转移到他们能够提供的附加服务上,这就鼓励了云服务商以惊人的速度发布新产品。为在竞争中取得优势,很多新服务还在存有瑕疵、功能尚不完整的阶段,就被匆匆推向市场,所以不要指望所有的云服务都有相同的高品质。

● 保护软件供应链:组织应该抵制冗长的人工检测和需要审批的象牙塔治理规则。相反,自动化的依赖保护、安全性和其他治理机制可以保护软件项目中重要但不紧急的部分。

ThoughtWorks技术雷达每半年发布一次,与此同时,ThoughtWorks 鼓励其他组织依据雷达思想来绘制自己的技术图谱。

保时捷云应用IT架构师Thomas Spillecke在使用雷达辅助技术决策时也提到:“通过对每期技术雷达的讨论,我们收获了很多宝贵的信息,有效避免了一些无用的尝试。”

浏览技术雷达官方页面 ThoughtWorks.com/radar/cn 可获取更多信息,并在线下载PDF。

关于ThoughtWorks:

About ThoughtWorks

我们是一家软件咨询公司,同时也是由一个个目标明确、极具热情的个体组成的社区。我们有7000多名员工分布在世界上14个国家的43间办公室。在过去25年的历史中,我们帮助客户解决了极端复杂的业务、技术难题,并时刻准备与客户一起拥抱变化。


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