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模型审计管理系统

模型审计管理系统
模型审计管理系统是一种用于跟踪和管理机器学习模型审计的软件系统。该系统可以帮助组织监督和管理其使用的机器学习模型,以确保其模型的可靠性、公平性和合规性。模型审计管理系统通常具有以下特点:首先,该系统允许用户跟踪和记录所有机器学习模型的数据、代码和参数。用户可以查看模型的历史记录,了解模型的构建和训练过程。这有助于保证模型的透明性和可追溯性。其次,模型审计管理系统提供模型性能评估和监控功能。用户可以监测模型的预测结果,并及时发现模型可能存在的错误或偏差。系统可以生成报告和提供统计数据,帮助用户分析模型的性能和稳定性,并及时采取纠正措施。此外,该系统还能检测和管理模型的公平性和合规性。用户可以使用系统来检查模型是否存在歧视性,比如基于种族、性别或其他敏感特征的歧视。系统还可以帮助用户确保模型符合相应的法律法规和道德准则。总之,模型审计管理系统是一种重要的工具,为组织提供机器学习模型的审计和管理功能。它帮助提高模型的可靠性、公平性和合规性,有助于建立信任和保护用户利益。

系统版本1

*本系统功能模块、字段参数,均可结合用户实际业务需求调整,可增可减,以达到最佳业务管理流程的体验!

编号 模块名称 字段参数
1 用户管理 用户名、密码、姓名、邮箱、手机号码、角色等
2 权限管理 角色名称、角色描述、权限列表等
3 模型上传 模型文件、模型名称、创建人、创建时间、模型描述等
4 模型版本管理 模型名称、版本号、创建人、创建时间、上传文件、描述等
5 模型参数配置 模型名称、版本号、参数名称、参数值、描述等
6 模型训练 模型名称、版本号、数据集、算法选择、训练参数等
7 模型验证 模型名称、版本号、数据集、预测结果等
8 模型评估 模型名称、版本号、真实值、预测值、评估指标等
9 模型优化 模型名称、版本号、算法选择、参数调整等
10 模型部署 模型名称、版本号、部署环境、部署时间、部署状态等
11 实时监测 模型名称、版本号、数据源、阈值设置、监测结果等
12 故障诊断 模型名称、版本号、异常日志、问题描述、处理意见等
13 日志管理 操作人、操作时间、操作类型、操作详情等
14 数据集管理 数据集名称、数据来源、数据描述、创建人、创建时间等
15 数据预处理 数据集名称、数据清洗规则、数据变换规则、数据拆分规则等
16 特征工程 数据集名称、特征选择规则、特征编码规则、特征缩放规则等
17 数据可视化 数据集名称、可视化类型、可视化参数等
18 模型解释 模型名称、版本号、特征重要性、解释结果等
19 安全管理 用户访问权限、数据访问权限、操作审计等
20 系统配置 邮件服务器配置、数据库配置、日志配置等
TAG标签:模型 / 审计  HOT热度:31
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