Точність і інтерпретовність

Ви — дата-сайєнтист, який консультує стартап у сфері охорони здоров'я, що розробляє модель ШІ для прогнозування повторних госпіталізацій пацієнтів протягом 30 днів після виписки. Клієнт наполягає на використанні моделі з найвищою точністю, вважаючи її найкращим варіантом для своїх потреб. Ви розробили кілька моделей із різними рівнями точності та пояснюваності й тепер маєте порадити клієнту найкращий вибір з огляду на контекст медицини.

З огляду на важливість і точності, і пояснюваності у сфері охорони здоров'я, який із нижченаведених варіантів ви порекомендуєте клієнту як найдоречнішу модель для прогнозування повторних госпіталізацій?

Ця вправа є частиною курсу

Концепції Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Переглянути курс

Практична інтерактивна вправа

Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ

Почати вправу

Ця вправа є частиною курсу

Концепції Explainable Artificial Intelligence (XAI)

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Почніть курс безкоштовно

Ми розглядаємо Explainable AI (XAI), наголошуючи на його ролі у забезпеченні прозорості, інтерпретованості та надійності систем ШІ. Досліджуємо можливості ШІ щодо прогнозування та генерування контенту, підкреслюючи потребу в зрозумілих процесах ухвалення рішень. Також вивчаємо методи, які роблять складні моделі ШІ зрозумілішими для широкої аудиторії.

Exercise 1: Чому Explainable AI важливий Exercise 2: Прозорість чи інтерпретованість Exercise 3: Ситуації з інтерпретованістю Exercise 4: Цілі XAI Exercise 5: Технічні аспекти XAI Exercise 6: Розуміння основ XAI Exercise 7: Точність і інтерпретовність

Поточна вправа

Exercise 8: Комунікація про XAI Exercise 9: Сегментація аудиторії Exercise 10: Баланс між точністю та простотою

Ми досліджуємо техніки Explainable AI (XAI), поділяючи їх на специфічні для моделі, модель-агностичні, локальні та глобальні пояснення, щоб прояснити ухвалення рішень ШІ. Обговорюємо регресію та класифікацію для отримання інсайтів, прив'язаних до моделей, і знайомимо з SHAP та LIME для інтерпретації «чорних скриньок». Крім того, розглядаємо складність великих мовних моделей (LLMs), підкреслюючи потребу в прозорості їхніх процесів ухвалення рішень.

Exercise 1: Техніки XAI Exercise 2: Локальне чи глобальне Exercise 3: Model-specific чи model-agnostic Exercise 4: Пояснення, специфічні для моделі Exercise 5: Аналогії для регресії та класифікації Exercise 6: Моделі «чорної скриньки» в ухваленні рішень Exercise 7: Пояснення, незалежні від моделі Exercise 8: SHAP, LIME чи обидва?Exercise 9: Роль SHAP і LIME у XAI Exercise 10: Пояснюваність LLM Exercise 11: Розуміння LLM Exercise 12: Міркування LLM

Ми досліджуємо, як XAI змінює підхід до штучного інтелекту, роблячи його доступнішим і зручнішим для користувачів у різних сферах. Вбудовуючи пояснюваність із самого початку, ми забезпечуємо прозорість систем ШІ, зміцнюємо довіру та сприяємо глибшій співпраці між людьми й машинами. На реальних прикладах показуємо, як XAI знімає «таємничість» зі складних рішень ШІ та дає змогу користувачам із різним технічним бекґраундом використовувати інсайти ШІ для обґрунтованіших рішень.

Exercise 1: Адаптація ШІ до потреб користувача Exercise 2: XAI для кінцевого користувача Exercise 3: Ризики невключення кінцевого користувача Exercise 4: XAI за задумом Exercise 5: Відбір кандидатів на роботу Exercise 6: Застосування XAI за принципом design Exercise 7: XAI для онлайн-навчання Exercise 8: XAI на практиці Exercise 9: Вимоги до XAI за галузями Exercise 10: Довіра до системи ШІ Exercise 11: Майбутнє XAI Exercise 12: Міждисциплінарний підхід у XAI Exercise 13: Проактивна розробка та впровадження Exercise 14: Підсумок