Rol van SHAP en LIME in XAI

In een hightech keuken heb je een geavanceerde oven die elk recept dat je invoert perfect kan bakken. Jij kiest het recept en past enkele basisinstellingen aan; de oven gebruikt interne algoritmen om baktijden, temperaturen en zelfs vochtigheid te regelen, zodat het gerecht perfect lukt. De specifieke aanpassingen en berekeningen zijn echter niet zichtbaar, en je kunt deze interne processen niet direct beïnvloeden of begrijpen.

Stel dat je wilt begrijpen hoe verschillende ingrediënten of instellingen het eindresultaat beïnvloeden. Je besluit technieken te gebruiken die lijken op LIME en SHAP in machine learning om inzicht te krijgen. Hoe zou je methoden vergelijkbaar met LIME en SHAP toepassen om de invloed van afzonderlijke ingrediënten of instellingen op het uiteindelijke gerecht te achterhalen?

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+

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: 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: XAI-technieken Exercise 2: Lokaal of globaal Exercise 3: Model-specifiek of model-agnostisch Exercise 4: Modelspecifieke toelichting Exercise 5: Analogieën voor regressie en classificatie Exercise 6: Blackboxmodellen in besluitvorming Exercise 7: Model-agnostische verklaringen Exercise 8: SHAP, LIME of allebei?Exercise 9: Rol van SHAP en LIME in XAI

Huidige oefening

Exercise 10: Verklaarbaarheid van LLM’s Exercise 11: LLM's begrijpen Exercise 12: Redeneren van LLM's

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