Actualidad Deep Learning

Esta es una guía del instituto Alan Turing paa el desarrollo ético y seguro de sistemas inteligentes. Trata de Equidad, Responsabilidad, Sostenibilidad, Seguridad, Transparencia, Interpretabilidad y despliegue responsable. https://www.turing.ac.uk/research/publications/understanding-artificial-intelligence-ethics-and-safety Adaptado por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)

Los productos de ciberseguridad no son capaces de frenar todas las brechas de seguridad. Los métodos tradicionales de machine learning no están preparados para las complejidades de las relaciones humanas y los comportamientos a través de negocios. Las personan tienen cada vez mayor poder por las herramientas informáticas y eso hace que los errores humanos supongan un mayor peligro. La gente comete equivocaciones, rompen las reglas, se distraen, se cansan. Se puede usar ML para identificar patrones normales, pero el comportamiento humano cambia con el tiempo. Así pues el aprendizaje de patrones no es suficiente para protegerse de las personas, el punto más d´bil de la cadena. https://venturebeat.com/2020/02/11/to-protect-people-we-need-a-different-type-of-machine-learning/ por Aniceto Pérez y Madrid, Filósofo de las Tecnologías y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn)