Вышла серия с Serg Masís. Мы говорили об одном из самых актуальных вопросов интерпретируемости и объяснимости в линейных и нелинейных алгоритмах и ситуациях высокого риска. (полная ссылка в комментариях)
От самолетов до уголовного рецидива разговор был наполнен как политическими, так и техническими перспективами. Окупаемость инвестиций в использование SHAP и LIME и будущее XAI. Надежды, ограничения и опасения. Я получил такое удовольствие, делая это. Вот обзор тем:
Временные метки:
21:43 Проблема обнаружения маски в кодированном смещении, смещенные выборки, наблюдение с использованием CV
32:38 Исправление смещенных наборов данных, Расширение данных и ограничения
37:39 Алгоритмическая оптимизация и объяснимость
40:51 Эрик Шмидт о прогнозировании поведения, значениях SHAP, дереве и DeepExplainers
01:13:30 Обратная дискриминация и мужчины, Предвзятость в Опека над детьми, тюремные приговоры и лишение свободы
01:23:11 Рецидивизм на преступное поведение, чрезмерное этническое представительство и систематический расизм
01:30:20 Распознавание лиц в Китае, Конфиденциальность и удобство, Разработка функций и моделирование Экономия
01:38:23 Четыре уровня глобальной и локальной предиктивной объяснимости
01:53:45 Снижение предвзятости при обработке и постобработке
01:57:00 Будущее интерпретируемого ИИ
https://www.youtube.com/watch?v=RJWoBEk9fu0&list=PLtluUSnvgbdF7MlqjX5-IVMCkFGTrEWlz&index=22
