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Algorithm Integrity Matters: for Financial Services leaders, to enhance fairness and accuracy in data processing
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Article 27: Algorithmic System Integrity: Explainability (Part 4)
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Risk Insights: Yusuf Moolla द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री Risk Insights: Yusuf Moolla या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal।
Spoken by a human version of this article.
TL;DR (TL;DL?)
- Explainability is necessary to build trust in AI systems.
- There is no universally accepted definition of explainability.
- So we focus on key considerations that don't require us to select any particular definition.
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).
31 एपिसोडस
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