Kurs
Python ile Açıklanabilir AI
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 05.2026PythonArtificial Intelligence4 sa14 video42 Egzersiz3,450 XP8,018Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinKurs 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.Önkoşullar
Unsupervised Learning in PythonIntroduction to Deep Learning with PyTorch1
Foundations of Explainable AI
Begin your journey by exploring the foundational concepts of explainable AI. Learn how to extract decision rules from decision trees. Derive and visualize feature importance using linear and tree-based models to gain insights into how these models make predictions, enabling more transparent decision-making.
2
Model-Agnostic Explainability
Unlock the power of model-agnostic techniques to discern feature influence across various models. Employ permutation importance and SHAP values to analyze how features impact model behavior. Explore SHAP visualization tools to make explainability concepts more comprehensible.
3
Local Explainability
Dive into local explainability, and explain individual predictions. Learn to leverage SHAP for local explainability. Master LIME to reveal the specific factors influencing single outcomes, whether through textual, tabular, or image data.
4
Advanced topics in explainable AI
Explore advanced topics in explainable AI by assessing model behaviors and the effectiveness of explanation methods. Gain proficiency in evaluating the consistency and faithfulness of explanations, delve into unsupervised model analysis, and learn to clarify the reasoning processes of generative AI models like ChatGPT. Equip yourself with techniques to measure and enhance explainability in complex AI systems.
Python ile Açıklanabilir AI
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Açıklanabilir AI eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.