Пояснення, специфічні для моделі

Концепції Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Пояснення, специфічні для моделі

• Регресія
  • Визначає зв'язок між двома змінними
  • Приклад: зв'язок між температурою та продажами морозива
• Класифікація
  • Мета — передбачити мітку для заданого входу
  • Приклад: якщо воно червоне — це полуниця

Регресія: розуміння лінійних зв'язків

• Передбачайте кількість морозива за температурою
• Розуміння зв'язків
• Побудова прогнозів

Класифікація: розподіл на категорії

• Розподіл даних за категоріями
• На основі їхніх атрибутів

Моделі «чорної скриньки»: безліч складних патернів

• Великі обсяги даних
• Складні методи
• Техніки XAI для полегшення складного прийняття рішень

Давайте потренуємось!

Концепції Explainable Artificial Intelligence (XAI)