Публикации по теме 'explainable-ai'


Давайте оставим объяснимые методы практичными и актуальными
Возвращение к объяснимому методу маскирования для классификаторов изображений и его применение к Vision Transformer (ViT) Поскольку модели машинного обучения (ML) развертываются в различных сферах общества с высоким уровнем риска, таких как дорожные путешествия, здравоохранение и финансы, существует существенная потребность в моделях для объяснения своих решений, чтобы эти модели вели себя как их создатели. предназначено им. Еще одна важная проблема заключается в том, что большинство..
Почему целостность данных является ключом к мониторингу машинного обучения
Почему целостность данных является ключом к мониторингу машинного обучения Приложения машинного обучения (ML) построены на данных: большие объемы данных передаются в системы машинного обучения, чтобы обучать модели на исторических примерах и делать высококачественные прогнозы в режиме реального времени. Тем не менее, многие проекты машинного обучения ухудшаются или терпят неудачу, в значительной степени из-за того, что целостность данных трудно поддерживать. Почему данные не..
Объяснимый ИИ: интерпретируемость моделей машинного обучения
Объяснение модели с использованием LIME Объяснимый ИИ: интерпретируемость моделей машинного обучения Можете ли вы доверять своей модели машинного обучения? Почему мы должны слепо доверять модели машинного обучения? Разве не было бы замечательно, если бы мы могли лучше понять прогнозы модели и улучшить процесс принятия решений? С появлением объяснимых методов искусственного интеллекта, таких как LIME и SHAP, это больше не проблема. В настоящее время модели машинного обучения..
Интерпретируемость: взлом черного ящика — Часть III
Глубокое погружение в LIME, ценности Shapely и SHAP Вас беспокоит платный доступ? Нажмите здесь , чтобы обойти его. Ранее мы рассматривали подводные камни со значением по умолчанию важность признаков в древовидных моделях, говорили о важности перестановки, важности LOOC и графиках частичной зависимости. Теперь давайте сменим направление и рассмотрим несколько методов, не зависящих от модели, которые используют восходящий способ объяснения прогнозов. Вместо того, чтобы смотреть..
Понимание моделей машинного обучения «черный ящик» с объяснимым ИИ
XAI стремится обеспечить понимание того, как работают машинное обучение и искусственный интеллект и что влияет на принятие ими решений. С ростом популярности и успешным применением во многих областях машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) также сталкиваются с растущим скептицизмом и критикой. В частности, люди задаются вопросом, обоснованы ли их решения и можно ли на них положиться. Поскольку после обучения сложно получить полное представление об их внутренней работе,..
Лингвистическая мудрость моделей НЛП
Анализ, проектирование и оценка лингвистических проб. Авторы статьи Кейюр Фалду и Dr. Амит Шет . В этой статье подробно рассматривается нишевый аспект более широкой статьи на обложке Расцвет современного НЛП и необходимость интерпретируемости! Мы в Embibe сосредоточены на разработке интерпретируемых и объяснимые системы глубокого обучения, и мы изучаем современное состояние техники, чтобы ответить на некоторые открытые вопросы о лингвистической мудрости, полученной с..
Лучшее понимание моделей машинного обучения с помощью объяснимого ИИ
Создание интерактивной панели мониторинга в несколько строк кода с помощью ExplainerDashboard Интересно расшифровать работу машинного обучения через веб-панель управления. Представьте, что вы получаете доступ к интерактивным графикам, отображающим информацию о производительности модели, важности функций, а также анализу «что, если». Что удивительно, так это то, что для создания такой информативной информационной панели не требуется никакого опыта веб-разработки, но простых нескольких..