Model-agnostic ve model-specific açıklanabilirlik

Aşağıdaki ifadelerden hangileri model-agnostic ve model-specific açıklanabilirlik yaklaşımları hakkında doğrudur? İki doğru cevap vardır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Açıklanabilir AI

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Açıklanabilir AI

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başla

Yolculuğuna, açıklanabilir AI’nin temel kavramlarını keşfederek başla. Karar ağaçlarından karar kurallarını nasıl çıkaracağını öğren. Bu modellerin nasıl tahmin yaptığını anlamak için doğrusal ve ağaç tabanlı modellerle öznitelik önemini türet ve görselleştir; böylece daha şeffaf kararlar al.

Exercise 1: Açıklanabilir AI'ya giriş Exercise 2: Karar ağaçları vs. sinir ağları Exercise 3: Model-agnostic ve model-specific açıklanabilirlik

Geçerli egzersiz

Exercise 4: Doğrusal modellerde açıklanabilirlik Exercise 5: Doğrusal regresyon ile özellik etkisini hesaplama Exercise 6: Lojistik regresyon ile özellik etkisini hesaplama Exercise 7: Ağaç tabanlı modellerde açıklanabilirlik Exercise 8: Karar ağaçlarıyla öznitelik önemini hesaplama Exercise 9: Random forest ile özellik önemini hesaplama

Farklı modellerde öznitelik etkisini anlamak için modelden bağımsız tekniklerin gücünü açığa çıkar. Permutasyon önemini ve SHAP değerlerini kullanarak özniteliklerin model davranışını nasıl etkilediğini analiz et. Açıklanabilirlik kavramlarını daha anlaşılır kılmak için SHAP görselleştirme araçlarını keşfet.

Exercise 1: Permütasyon önemi Exercise 2: MLPClassifier için permütasyon önemi Exercise 3: Katsayılar vs. permütasyon önemi Exercise 4: SHAP açıklanabilirliği Exercise 5: SHAP ile temel tıbbi ücret öngörüleyicilerini bulma Exercise 6: SHAP ile kalp hastalığının kilit belirleyicilerini bulma Exercise 7: SHAP kernel açıklayıcı Exercise 8: MLPRegressor için Kernel explainer Exercise 9: MLPClassifier için Kernel explainer Exercise 10: SHAP vs. modele özgü yaklaşımlar Exercise 11: SHAP açıklanabilirliğini görselleştirme Exercise 12: Kabul analizi için Özellik Önemi grafikleri Exercise 13: Arı sürüsü grafikleriyle özellik etkilerini analiz etme Exercise 14: Kısmi bağımlılık grafikleriyle etkiyi değerlendirme

Yerel açıklanabilirliğe dal ve tekil tahminleri açıkla. Yerel açıklanabilirlik için SHAP’ten nasıl yararlanacağını öğren. LIME’ı ustalıkla kullanarak, metin, tablo ya da görsel verilerde tekil sonuçları etkileyen özel faktörleri ortaya çıkar.

Exercise 1: SHAP ile yerel açıklanabilirlik Exercise 2: Global ve lokal açıklanabilirlik Exercise 3: Gelir düzeylerini açıklamak için SHAP Exercise 4: LIME ile yerel açıklanabilirlik Exercise 5: Regresörleri yerelde yorumlama Exercise 6: Sınıflandırıcıları yerelde yorumlama Exercise 7: LIME ile metin ve görsel açıklanabilirliği Exercise 8: Duygu analizi tahminlerini açıklama Exercise 9: Yiyecek görseli tahminlerini açıklama

Açıklanabilir AI’de ileri konuları, model davranışlarını ve açıklama yöntemlerinin etkinliğini değerlendirerek keşfet. Açıklamaların tutarlılığını ve sadakatini değerlendirmede yetkinlik kazan, denetimsiz model analizine dal ve ChatGPT gibi üretken AI modellerinin akıl yürütme süreçlerini nasıl netleştireceğini öğren. Karmaşık AI sistemlerinde açıklanabilirliği ölçmek ve artırmak için tekniklerle donan.

Exercise 1: Açıklanabilirlik ölçütleri Exercise 2: SHAP açıklama tutarlılığını değerlendirme Exercise 3: LIME ile sadakati değerlendirme Exercise 4: Denetimsiz modelleri açıklama Exercise 5: Özelliğin küme kalitesine etkisi Exercise 6: ARI ile kümelemede özellik önemi Exercise 7: Sohbet tabanlı üretici AI modellerini açıklama Exercise 8: Gerekçelendirmeyi keşfetmek için chain-of-thought Exercise 9: Güveni değerlendirmek için öz-tutarlılık Exercise 10: Tebrikler