Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Açıklanabilir Yapay Zekanın Gücünü Keşfedin
Açıklanabilir yapay zekanın ilgi çekici dünyasına bir yolculuğa çıkın ve yapay zekanın karar verme sürecinin ardındaki gizemleri keşfedin. Veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları için ideal olan bu kurs, Python kullanarak yapay zeka model davranışlarını yorumlamak ve açıklamak için gerekli becerileri kazandırarak, daha şeffaf, güvenilir ve hesap verebilir yapay zeka sistemleri oluşturmanıza olanak tanır. Açıklanabilir yapay zekayı ustalıkla kullanarak, modelleri hata ayıklama becerinizi geliştirecek, yasal gereklilikleri karşılayacak ve çeşitli sektörlerde yapay zeka uygulamalarına olan güveni artıracaksınız.Açıklanabilirlik Tekniklerini Keşfedin
Model özelinde açıklanabilirlik yaklaşımlarını anlamakla başlayın. Karar ağaçlarını görselleştirmek ve doğrusal modellerde özellik etkilerini analiz etmek için Scikit-learn gibi Python kütüphanelerini kullanın. Ardından, çeşitli modellerde çalışan modelden bağımsız tekniklere geçin. SHAP ve LIME gibi araçları kullanarak genel model davranışı ve bireysel tahminler hakkında ayrıntılı bilgiler sunun, gerçek dünya uygulamalarında AI modellerini analiz etme ve açıklama becerinizi geliştirin.Açıklanabilirlik konusunda daha derinlemesine bilgi edinin
Açıklamaların güvenilirliğini ve tutarlılığını değerlendirmeyi öğrenin, denetimsiz modellerin açıklanmasındaki nüansları anlayın ve pratik örnekler aracılığıyla üretken AI modellerini açıklamanın potansiyelini keşfedin. Kursun sonunda, AI model kararlarını güvenle açıklayabilecek bilgi ve araçlara sahip olacak, AI uygulamalarınızda şeffaflık ve güvenilirlik sağlayacaksınız.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Açıklanabilir AI’nin Temelleri
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.
- Açıklanabilir AI'ya giriş50 XP
- Karar ağaçları vs. sinir ağları100 XP
- Model-agnostic ve model-specific açıklanabilirlik50 XP
- Doğrusal modellerde açıklanabilirlik50 XP
- Doğrusal regresyon ile özellik etkisini hesaplama100 XP
- Lojistik regresyon ile özellik etkisini hesaplama100 XP
- Ağaç tabanlı modellerde açıklanabilirlik50 XP
- Karar ağaçlarıyla öznitelik önemini hesaplama100 XP
- Random forest ile özellik önemini hesaplama100 XP
2
Modelden Bağımsız Açıklanabilirlik
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.
3
Yerel Açıklanabilirlik
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.
4
Açıklanabilir AI’de İleri Konular
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.
Python ile Açıklanabilir AI
Kurs
Tamamlandı
