XAI'de SHAP ve LIME'ın rolü

Yüksek teknolojili bir mutfakta, girdiğin her tarifi kusursuz pişirecek şekilde tasarlanmış gelişmiş bir fırın var. Tarifi seçiyorsun, bazı temel ayarları yapıyorsun ve fırın, yemeğin mükemmel olmasını sağlamak için pişirme süresini, sıcaklıkları ve hatta nem seviyelerini kendi iç algoritmalarıyla ayarlıyor. Ancak yaptığı bu spesifik ayarlamalar ve hesaplamalar sana görünmüyor; bu iç süreçleri doğrudan etkileyemiyor ya da anlayamıyorsun.

Farklı malzemelerin veya ayarların nihai yemeği nasıl etkilediğini anlamak istediğini hayal et. İçgörü kazanmak için Machine Learning'deki LIME ve SHAP'e benzer teknikler kullanmaya karar veriyorsun. Tek tek malzemelerin veya ayarların nihai yemek üzerindeki etkisini açığa çıkarmak için LIME ve SHAP'e benzer yöntemleri nasıl uygularsın?

Bu egzersiz

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) Kavramları

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

İnteraktif egzersizlerimizden biriyle teoriyi pratiğe dökün

Egzersizi başlat

Bu egzersiz

Açıklanabilir Yapay Zekâ (XAI) Kavramları

kursunun bir parçasıdır

InicianteNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başlayın

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 teknikleri Exercise 2: Yerel mi, küresel mi Exercise 3: Model-özel mi, modelden bağımsız mı Exercise 4: Modele özgü açıklamalar Exercise 5: Regresyon ve sınıflandırma için benzetmeler Exercise 6: Karar vermede kara kutu modeller Exercise 7: Modelden bağımsız açıklamalar Exercise 8: SHAP, LIME yoksa İkisi de?Exercise 9: XAI'de SHAP ve LIME'ın rolü

Geçerli Egzersiz

Exercise 10: LLM'lerin Açıklanabilirliği Exercise 11: LLM'leri Anlama Exercise 12: LLM'lerin akıl yürütmesi

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