سؤال امتحان AAIA: تدريب يومي لامتحان شهادة ISACA المتقدمة في تدقيق الذكاء الاصطناعي (AAIA) — المجال: AI Operations.
السؤال
في سيناريو مؤسسي حيث يتم نشر نماذج ML بشكل متكرر وتطلب فرق المراجعة تتبع كل قرار إلى إصدار نموذج وبيانات وتكوين التدريب، أي ممارسة تعتبر الأكثر فعالية لضمان تتبع نسخ ونسب النموذج (model lineage) لغرض التدقيق وإمكانية إعادة الإنتاج؟
اعرض الإجابة والشرح
الإجابة الصحيحة: ب. توثيق بيانات وصفية غير قابلة للتعديل تربط كل إصدار نموذج بلقطة dataset المستخدمة في التدريب، ورقم commit للكود، والـ hyperparameters، وتكوين النشر (deployment config)
الخيار الصحيح هو توثيق بيانات وصفية غير قابلة للتعديل تربط كل إصدار نموذج بلقطة dataset، ورقم commit للكود، والـ hyperparameters، وتكوين النشر؛ لأن ذلك يوفّر أثرًا كاملًا يمكن للمراجعين إعادة إنتاجه وفحصه ويحقق متطلبات الشفافية والمساءلة. الخيار الأول غير كافٍ لأنه يتجاهل لقطة البيانات المستخدمة، مما يمنع إعادة التدريب الدقيق والتحقق من الانحيازات المرتبطة بالبيانات. الخيار الثالث يوفّر رؤى تشغيلية لكنه لا يمنح القدرة على إعادة إنتاج النموذج لأن المقاييس وحدها لا تكشف عن بيانات التدريب أو الكود. الخيار الرابع معرض للأخطاء لأن tags للحاويات قد تشير فقط إلى صورة تشغيلية ولا تحل محل حفظ لقطة dataset ومواصفات التدريب.
هل تريد المزيد من التدريب؟
استعد لامتحان شهادة ISACA المتقدمة في تدقيق الذكاء الاصطناعي (AAIA) مع إطار تدقيق الذكاء الاصطناعي والامتثال: أساليب عملية وتقييم.
