Публикации по теме 'explainable-ai'
Менеджер по найму AI примет вас сейчас
Как выглядит справедливость, когда боты начинают просматривать заявления и проводить собеседования при приеме на работу?
В связи с рекордным числом американцев, увольняющихся с работы и ищущих новые возможности, вопросы подачи заявления о приеме на работу и прохождения собеседования занимают умы миллионов людей. В эпоху встреч Zoom эти интервью могут выглядеть немного иначе, чем в прошлом, но большинство людей уже привыкли к видеоконференциям. Но если вы присмотритесь к некоторым из..
Используйте Anchor, чтобы лучше понять свою модель машинного обучения
За последние десять лет достижения в области искусственного интеллекта были впечатляющими благодаря множеству достижений, таких как поражение лучших игроков в го против AlphaGo, компьютерной программы на основе ИИ. Для решения этих сложных задач алгоритмы разрешения становятся все более изощренными и сложными: поэтому интерпретируемость моделей глубокого обучения затруднена. Более того, эта сложность может быть препятствием для использования алгоритмов глубокого обучения..
SHAP, часть 1: Введение в SHAP
Зачем нам нужна интерпретируемость модели?
Прежде чем мы перейдем к части вопроса «почему», давайте разберемся, что имеется в виду под «интерпретируемостью». Хотя математического определения интерпретируемости нет, эвристическое определение, подобное приведенному здесь: « Интерпретируемость - это степень, в которой человек может понять причину решения³ », или здесь: « Интерпретируемость степень, в которой человек может последовательно предсказать результат модели⁴ »можно найти в..
Бумажные таблетки с 22 декабря по январь 2023 г.
Время между годами было довольно занятым для нас. Среди прочего, мы создали наш новый тренинг Методы и проблемы в объяснимом ИИ и приложили значительные усилия для разработки наших библиотек с открытым исходным кодом, таких как pyDVL: библиотека оценки данных python . Тем не менее, нам также удалось найти время для изучения литературы. Вот краткое изложение того, что нам показалось интересным.
Критическая регуляризованная регрессия
Простой, но мощный алгоритм автономного обучения..
Структуры объяснимости (XAI) Обзор структурированных данных
Искусственный интеллект значительно продвинулся в последнее время, и теперь проблема заключается не в развитии, а в неопределенном поведении модели. Каждый сектор быстро адаптирует ИИ для своих вариантов использования, но боится их использовать.
Чтобы доверять ИИ, он должен быть интерпретируемым, что в основном состоит из 3 концепций — F.A.T .
Справедливость . Принимаются ли решения без заметной предвзятости? Подотчетность . Можем ли мы отследить решение до кого-то или чего-то?..
Делаем большие языковые модели более понятными
Объяснимость больших языковых моделей
Недавно я смотрел презентацию профессора Кристофера Поттса из Стэнфордского университета, где он упомянул, что если мы собираемся доверять моделям больших языков (LLM), нам нужно лучше понять, как они приходят к их ответы.
Это затрагивает одну из ключевых проблем LLM — их необъяснимость. Они настолько сложны, что представляют собой черные ящики, и мы не знаем, как они нашли ответы на свои вопросы. Чем сложнее модель, тем менее прозрачной..
Основные объяснимые фреймворки AI Python, о которых вы должны знать
9 лучших фреймворков Python для применения объяснимого ИИ на практике
Объяснимый искусственный интеллект – это наиболее эффективная практика обеспечения прозрачности, надежности, ответственности и этичности решений ИИ и машинного обучения, чтобы выполнялись все нормативные требования в отношении прозрачности алгоритмов, снижения рисков и резервного плана. решается эффективно. Методы объяснимости AI и ML обеспечивают необходимую видимость того, как эти алгоритмы работают на каждом..
