Model-specific या Model-agnostic

लोकल और ग्लोबल explanations के अलावा, आप model-specific या model-agnostic explanation का भी उपयोग कर सकते हैं ताकि AI सिस्टम की decision-making पारदर्शी और समझने योग्य बने.

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Explainable Artificial Intelligence (XAI) Concepts

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हम Explainable AI (XAI) में गहराई से जाते हैं और AI सिस्टम को पारदर्शी, व्याख्येय और भरोसेमंद बनाने में इसकी भूमिका पर जोर देते हैं। हम भविष्यवाणी और कंटेंट जनरेशन में AI की क्षमताओं की पड़ताल करते हैं और स्पष्ट निर्णय-प्रक्रियाओं की आवश्यकता को रेखांकित करते हैं। साथ ही, हम यह भी देखते हैं कि जटिल AI मॉडल्स को अलग-अलग प्रकार के दर्शकों के लिए अधिक समझने योग्य कैसे बनाया जा सकता है।

Exercise 1: Explainable AI क्यों मायने रखता है Exercise 2: Transparency या Interpretability Exercise 3: Interpretable परिदृश्य Exercise 4: XAI के उद्देश्य Exercise 5: XAI की तकनीकी बातें Exercise 6: XAI की बुनियादी समझ Exercise 7: Accuracy और interpretability Exercise 8: XAI के बारे में संप्रेषण Exercise 9: Audience segmentation Exercise 10: सटीकता और सरलता का संतुलन

हम Explainable AI (XAI) की तकनीकों का अन्वेषण करते हैं और AI के निर्णय-निर्माण को स्पष्ट करने के लिए उन्हें मॉडल-विशिष्ट, मॉडल-अज्ञेय, लोकल और ग्लोबल व्याख्याओं में वर्गीकृत करते हैं। हम मॉडल-विशिष्ट अंतर्दृष्टि के लिए रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन पर चर्चा करते हैं और ब्लैक बॉक्स मॉडल्स की व्याख्या के लिए SHAP और LIME का परिचय देते हैं। इसके अलावा, हम Large Language Models (LLMs) की जटिलता पर भी बात करते हैं और उनकी निर्णय-प्रक्रियाओं में पारदर्शिता की आवश्यकता पर जोर देते हैं।

Exercise 1: XAI तकनीकें Exercise 2: लोकल या ग्लोबल Exercise 3: Model-specific या Model-agnostic

वर्तमान अभ्यास

Exercise 4: मॉडल-विशिष्ट व्याख्याएँ Exercise 5: रिग्रेशन और क्लासिफिकेशन की उपमाएँ Exercise 6: निर्णय-निर्माण में ब्लैक बॉक्स मॉडल Exercise 7: मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) स्पष्टीकरण Exercise 8: SHAP, LIME या दोनों?Exercise 9: XAI में SHAP और LIME की भूमिका Exercise 10: LLMs की व्याख्येयता Exercise 11: LLMs को समझना Exercise 12: LLMs की रेज़निंग

हम विभिन्न क्षेत्रों में XAI के रूपांतरणकारी प्रभाव की पड़ताल करते हैं, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अधिक सुलभ और उपयोगकर्ता-अनुकूल बनाता है। शुरुआत से ही explainability को जोड़कर, हम AI सिस्टम को पारदर्शी बनाते हैं, जिससे भरोसा बढ़ता है और इंसानों व मशीनों के बीच गहरा सहयोग संभव होता है। वास्तविक दुनिया के केस स्टडीज़ के माध्यम से, हम दिखाते हैं कि XAI कैसे जटिल AI निर्णयों को समझने योग्य बनाता है, ताकि अलग-अलग तकनीकी पृष्ठभूमि वाले उपयोगकर्ता अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए AI इनसाइट्स का लाभ उठा सकें।

Exercise 1: यूज़र के अनुसार AI को ढालना Exercise 2: एंड-यूज़र के लिए XAI Exercise 3: एंड-यूज़र को शामिल न करने के जोखिम Exercise 4: डिज़ाइन से XAI Exercise 5: नौकरी आवेदक स्क्रीनिंग Exercise 6: डिज़ाइन के ज़रिए XAI लागू करना Exercise 7: ऑनलाइन लर्निंग के लिए XAI Exercise 8: कार्यान्वयन में XAI Exercise 9: हर इंडस्ट्री के लिए XAI आवश्यकताएँ Exercise 10: AI सिस्टम पर भरोसा करना Exercise 11: XAI का भविष्य Exercise 12: Cross disciplinary XAI Exercise 13: प्रोएक्टिव डेवलपमेंट और डिप्लॉयमेंट Exercise 14: Recap