Gratulacje

Wyjaśnialne AI w Pythonie

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Rozdział 1

Podstawy wyjaśnialnej AI:

  • Kluczowe zasady i terminologia
  • Wyjaśnialność modeli liniowych i drzewiastych
Wyjaśnialne AI w Pythonie

Rozdział 1

Podstawy wyjaśnialnej AI:

  • Kluczowe zasady i terminologia
  • Wyjaśnialność modeli liniowych i drzewiastych

Rozdział 2

Techniki niezależne od modelu:

  • Ważność permutacyjna
  • SHAP
Wyjaśnialne AI w Pythonie

Rozdział 1

Podstawy wyjaśnialnej AI:

  • Kluczowe zasady i terminologia
  • Wyjaśnialność modeli liniowych i drzewiastych

Rozdział 2

Techniki niezależne od modelu:

  • Ważność permutacyjna
  • SHAP

Rozdział 3

Wyjaśnialność lokalna:

  • SHAP
  • LIME
Wyjaśnialne AI w Pythonie

Rozdział 1

Podstawy wyjaśnialnej AI:

  • Kluczowe zasady i terminologia
  • Wyjaśnialność modeli liniowych i drzewiastych

Rozdział 2

Techniki niezależne od modelu:

  • Ważność permutacyjna
  • SHAP

Rozdział 3

Wyjaśnialność lokalna:

  • SHAP
  • LIME

Rozdział 4

Zaawansowane tematy:

  • Metryki wyjaśnialności
  • Wyjaśnianie modeli nienadzorowanych
  • Wyjaśnianie modeli generatywnej AI
Wyjaśnialne AI w Pythonie

Co dalej?

Obraz przedstawiający strzałkę wskazującą kolejne kroki. Pierwszy to stosowanie wyjaśnialności do różnych modeli AI.

1 Obrazy wygenerowane przez DALL-E
Wyjaśnialne AI w Pythonie

Co dalej?

Obraz przedstawiający strzałkę wskazującą kolejne kroki. Pierwszy to stosowanie wyjaśnialności do różnych modeli AI. Drugi to zwiększanie przejrzystości i zaufania do AI.

1 Obrazy wygenerowane przez DALL-E
Wyjaśnialne AI w Pythonie

Co dalej?

Obraz przedstawiający strzałkę wskazującą kolejne kroki. Pierwszy to stosowanie wyjaśnialności do różnych modeli AI. Drugi to zwiększanie przejrzystości i zaufania do AI. Trzeci to badanie sprawiedliwości AI i wykrywania błędów systematycznych.

1 Obrazy wygenerowane przez DALL-E
Wyjaśnialne AI w Pythonie

Co dalej?

Obraz przedstawiający strzałkę wskazującą kolejne kroki. Pierwszy to stosowanie wyjaśnialności do różnych modeli AI. Drugi to zwiększanie przejrzystości i zaufania do AI. Trzeci to badanie sprawiedliwości AI i wykrywania błędów systematycznych. Czwarty to śledzenie nowych narzędzi w obszarze wyjaśnialnej AI.

1 Obrazy wygenerowane przez DALL-E
Wyjaśnialne AI w Pythonie

Gratulacje!

Wyjaśnialne AI w Pythonie

Preparing Video For Download...