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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Explainable AI की बुनियादी अवधारणाएँ समझकर अपनी सीख की शुरुआत करें। जानिए कि decision trees से decision rules कैसे निकाले जाते हैं। Linear और tree-based मॉडलों से feature importance निकालें और विज़ुअलाइज़ करें ताकि यह समझ सकें कि ये मॉडल प्रेडिक्शंस कैसे बनाते हैं, जिससे निर्णय अधिक पारदर्शी होते हैं।
विभिन्न मॉडलों में फीचर के प्रभाव को समझने के लिए मॉडल-अज्ञेय तकनीकों की शक्ति का उपयोग करें। Permutation importance और SHAP values लागू करके विश्लेषण करें कि फीचर्स मॉडल के व्यवहार को कैसे प्रभावित करते हैं। Explainability की अवधारणाओं को और समझने योग्य बनाने के लिए SHAP विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स को एक्सप्लोर करें।
लोकल explainability में गहराई से जाएँ, और व्यक्तिगत प्रेडिक्शंस को समझाएँ। लोकल explainability के लिए SHAP का उपयोग करना सीखें। LIME में माहिर बनें ताकि एकल आउटपुट्स पर असर डालने वाले खास कारकों को उजागर कर सकें — चाहे डेटा टेक्स्टual हो, टैबुलर हो, या इमेज।
Explainable AI के एडवांस्ड टॉपिक्स एक्सप्लोर करें: मॉडल के व्यवहार और स्पष्टीकरण विधियों की प्रभावशीलता का आकलन करें। स्पष्टीकरणों की स्थिरता और विश्वसनीयता का मूल्यांकन करना सीखें, unsupervised मॉडलों का विश्लेषण करें, और ChatGPT जैसे जनरेटिव AI मॉडलों की तर्क-प्रक्रियाओं को स्पष्ट करना सीखें। जटिल AI सिस्टम्स में explainability को मापने और बेहतर करने की तकनीकें अपने पास रखें।
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