Algorithm Integrity Matters: for Financial Services leaders, to enhance fairness and accuracy in data processing
»
Article 23. Algorithmic System Integrity: Testing
MP3•หน้าโฮมของตอน
Manage episode 467744728 series 3594717
เนื้อหาจัดทำโดย Risk Insights: Yusuf Moolla เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Risk Insights: Yusuf Moolla หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Spoken by a human version of this article.
TL;DR (TL;DL?)
- Testing is a core basic step for algorithmic integrity.
- Testing involves various stages, from developer self-checks to UAT. Where these happen will depend on whether the system is built in-house or bought.
- Testing needs to cover several integrity aspects, including accuracy, fairness, security, privacy, and performance.
- Continuous testing is needed for AI systems, differing from traditional testing due to the way these newer systems change (without code changes).
About this podcast
A podcast for Financial Services leaders, where we discuss fairness and accuracy in the use of data, algorithms, and AI.
Hosted by Yusuf Moolla.
Produced by Risk Insights (riskinsights.com.au).
27 ตอน