Build your ultimate AI agent
Описание курса
Откройте для себя возможности объяснимого ИИ
Отправьтесь в путешествие в увлекательный мир объяснимого ИИ и раскройте тайны, стоящие за принятием решений ИИ. Идеально подходит для специалистов по данным и практиков ML, этот курс даст вам необходимые навыки для интерпретации и объяснения поведения AI-моделей с помощью Python, помогая вам создавать более прозрачные, заслуживающие доверия и подотчетные AI-системы. Освоив объяснимый ИИ, вы сможете эффективнее отлаживать модели, соответствовать нормативным требованиям и уверенно внедрять ИИ-приложения в самых разных отраслях.Изучите методы интерпретируемости
Начните с изучения подходов к интерпретируемости, специфичных для моделей. Используйте библиотеки Python, такие как Scikit-learn, чтобы визуализировать деревья решений и анализировать влияние признаков в линейных моделях. Затем перейдите к модельно-агностичным методам, которые работают в различных моделях. Используйте такие инструменты, как SHAP и LIME, чтобы получать подробные сведения об общем поведении модели и отдельных прогнозах, совершенствуя свои навыки анализа и объяснения моделей ИИ в реальных приложениях.Погрузитесь глубже в интерпретируемость
Изучите, как оценивать надежность и согласованность объяснений, разберитесь в нюансах объяснения моделей без учителя и изучите потенциал объяснения генеративных моделей ИИ на практических примерах. К концу курса вы будете обладать знаниями и инструментами, чтобы уверенно объяснять решения моделей ИИ, обеспечивая прозрачность и надежность ваших приложений ИИ.Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Основы объяснимого ИИ
Начните с изучения фундаментальных концепций объяснимого ИИ. Вы научитесь извлекать правила принятия решений из деревьев решений, а также вычислять и визуализировать важность признаков с помощью линейных моделей и моделей на основе деревьев. Это поможет вам понять, как модели делают предсказания, и принимать более взвешенные решения.
- Введение в объяснимый ИИ50 XP
- Деревья решений vs. нейронные сети100 XP
- Независимые от модели и специфичные для модели методы объяснимости50 XP
- Объяснимость в линейных моделях50 XP
- Вычисление влияния признаков с помощью линейной регрессии100 XP
- Вычисление влияния признаков с помощью логистической регрессии100 XP
- Объяснимость в моделях на основе деревьев50 XP
- Вычисление важности признаков с помощью деревьев решений100 XP
- Вычисление важности признаков с помощью случайного леса100 XP
2
Методы объяснимости, независимые от модели
Освойте методы, не зависящие от конкретной модели, чтобы оценивать влияние признаков в различных моделях. Используйте перестановочную важность и значения SHAP для анализа того, как признаки влияют на поведение модели. Изучите инструменты визуализации SHAP, которые делают концепции объяснимости более наглядными и понятными.
3
Локальная объяснимость
Погрузитесь в локальную объяснимость и научитесь объяснять отдельные предсказания. Вы освоите применение SHAP для локального анализа, а также LIME — для выявления конкретных факторов, влияющих на отдельные результаты: будь то текстовые, табличные или графические данные.
4
Продвинутые темы объяснимого ИИ
Изучите продвинутые темы объяснимого ИИ: оценку поведения моделей и эффективности методов объяснения. Вы научитесь проверять согласованность и достоверность объяснений, анализировать модели без учителя, а также интерпретировать процессы рассуждения генеративных моделей ИИ, таких как ChatGPT. Освойте техники измерения и повышения объяснимости в сложных системах ИИ.
Объяснимый ИИ на Python
Курс
завершён
