Nauwkeurigheid en uitlegbaarheid

Je bent data scientist en adviseert een healthtech-startup die een AI-model wil ontwikkelen om heropnames van patiënten binnen 30 dagen na ontslag te voorspellen. De klant staat erop om het model met de hoogste nauwkeurigheid te gebruiken, in de veronderstelling dat dit het beste past bij hun behoeften. Je hebt meerdere modellen ontwikkeld, elk met verschillende niveaus van nauwkeurigheid en uitlegbaarheid, en moet nu adviseren welk model het beste past bij de zorgcontext.

Gezien het belang van zowel nauwkeurigheid als uitlegbaarheid in de gezondheidszorg, welke van de volgende opties raad je de klant aan als het meest geschikte model om heropnames van patiënten te voorspellen?

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Concepten van Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Cursus bekijken

Praktische interactieve oefening

Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen.

Begin met trainen

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Concepten van Explainable Artificial Intelligence (XAI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

761 reviews

Begin de cursus 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: Waarom Explainable AI ertoe doet Exercise 2: Transparantie of interpreteerbaarheid Exercise 3: Interpreteerbare scenario's Exercise 4: Doelstellingen van XAI Exercise 5: De technische kant van XAI Exercise 6: De basisprincipes van XAI begrijpen Exercise 7: Nauwkeurigheid en uitlegbaarheid

Huidige oefening

Exercise 8: Communiceren over XAI Exercise 9: Doelgroepprofilering Exercise 10: Balans tussen nauwkeurigheid en eenvoud

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: XAI techniques Exercise 2: Local or global Exercise 3: Model-specific or model-agnostic Exercise 4: Model-specific explanations Exercise 5: Analogies for regression and classification Exercise 6: Black box models in decision making Exercise 7: Model-agnostic explanations Exercise 8: SHAP, LIME or Both?Exercise 9: Role of SHAP and LIME in XAI Exercise 10: Explainability of LLMs Exercise 11: Understanding LLMs Exercise 12: Reasoning of LLMs

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