Peran SHAP dan LIME dalam XAI

Di sebuah dapur berteknologi tinggi, Anda memiliki oven canggih yang dirancang untuk memanggang sempurna resep apa pun yang Anda masukkan. Anda memilih resep, menyesuaikan beberapa pengaturan dasar, dan oven menggunakan algoritme internalnya untuk menyesuaikan waktu memasak, suhu, dan bahkan tingkat kelembapan agar hidangan matang sempurna. Namun, penyesuaian dan perhitungan spesifik yang dilakukan tidak terlihat oleh Anda, dan Anda tidak dapat secara langsung memengaruhi atau memahami proses internal tersebut.

Bayangkan Anda ingin memahami bagaimana berbagai bahan atau pengaturan memengaruhi hasil akhir hidangan. Anda memutuskan menggunakan teknik yang mirip dengan LIME dan SHAP dalam machine learning untuk mendapatkan wawasan. Bagaimana Anda akan menerapkan metode yang mirip LIME dan SHAP untuk mengungkap pengaruh masing-masing bahan atau pengaturan terhadap hidangan akhir?

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Konsep Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Latihan interaktif praktis

Ubah teori menjadi tindakan dengan salah satu latihan interaktif kami.

Mulai berolahraga

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Konsep Explainable Artificial Intelligence (XAI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Mulai Kursus Gratis

We delve into Explainable AI (XAI), emphasizing its role in rendering AI systems transparent, interpretable, and trustworthy. We explore AI's capabilities in prediction and content generation, underscoring the necessity for clear decision-making processes. Additionally, we investigate methods to make complex AI models more comprehensible to a wide range of audiences.

Exercise 1: Why Explainable AI matters Exercise 2: Transparency or interpretability Exercise 3: Interpretable scenarios Exercise 4: XAI objectives Exercise 5: The technicalities of XAI Exercise 6: Understanding the fundamentals of XAI Exercise 7: Accuracy and interpretability Exercise 8: Communicating about XAI Exercise 9: Audience segmentation Exercise 10: Balancing accuracy and simplicity

We explore Explainable AI (XAI) techniques, categorizing them into model-specific, model-agnostic, local, and global explanations to clarify AI decision-making. We discuss regression and classification for model-specific insights and introduce SHAP and LIME to interpret black box models. Additionally, we address the complexity of Large Language Models (LLMs), emphasizing the need for transparency in their decision-making processes.

Exercise 1: Teknik XAI Exercise 2: Lokal atau global Exercise 3: Khusus model atau agnostik model Exercise 4: Penjelasan yang spesifik terhadap model Exercise 5: Analogi untuk regresi dan klasifikasi Exercise 6: Model black box dalam pengambilan keputusan Exercise 7: Penjelasan yang tidak bergantung pada model Exercise 8: SHAP, LIME, atau Keduanya?Exercise 9: Peran SHAP dan LIME dalam XAI

Latihan Saat Ini

Exercise 10: Keterjelasan LLM Exercise 11: Memahami LLM Exercise 12: Penalaran LLM

We explore the transformative impact of XAI in making artificial intelligence more accessible and user-friendly across various sectors. By integrating explainability from the outset, we ensure AI systems are transparent, fostering trust and facilitating a deeper collaboration between humans and machines. Through real-world case studies, we highlight how XAI demystifies complex AI decisions, empowering users with diverse technical backgrounds to leverage AI insights for more informed decision-making.

Exercise 1: Tailoring AI to the user Exercise 2: XAI for the end-user Exercise 3: Risks of not including the end-user Exercise 4: XAI by design Exercise 5: Job applicant screening Exercise 6: Applying XAI by design Exercise 7: XAI for online learning Exercise 8: XAI in action Exercise 9: XAI requirements per industry Exercise 10: Trusting the AI system Exercise 11: Future of XAI Exercise 12: Cross disciplinary XAI Exercise 13: Proactive development and deployment Exercise 14: Recap