Публикации по теме 'explainable-ai'
CFXplorer: пакет Python для создания контрфактических объяснений
Представляет пакет Python для создания неверных объяснений древовидных алгоритмов.
Важность интерпретируемости моделей машинного обучения растет по мере того, как они все чаще применяются в реальных сценариях. Понимание того, как модели принимают решения, приносит пользу не только пользователям модели, но и тем, на кого влияют решения, принимаемые моделью. Объяснения, противоречащие фактам , были разработаны для решения этой проблемы, поскольку они позволяют людям понять, как они могли..
Увидеть — значит объяснить. Как объяснения на основе примеров помогают улучшить классификатор повреждений автомобилей
Несколько месяцев назад у меня состоялся интересный разговор об объяснимом ИИ.
Люди обсуждали, как объяснения атрибуции функций, такие как интегрированные градиенты или XRAI, помогают им понять поведение и повысить производительность модели классификации изображений.
С помощью объяснений по присвоению признаков они смогли найти особенности (пиксели) изображения, которые больше всего способствовали прогнозированию определенного класса, и объяснить, как модель неправильно..
Решение проблем кибербезопасности с помощью объяснимого машинного обучения
Отказ от ответственности: ничто в этом блоге не связано с повседневной работой автора. Контент не является аффилированным лицом и не спонсируется какими-либо компаниями.
Ссылка на исходный пост: Решение проблем кибербезопасности с помощью объяснимого машинного обучения | Слишком старый
Ссылка на китайскую версию: 求解网络安全问题的可解释机器学习 | Слишком старый
Вы когда-нибудь задумывались, почему производительность модели снижается после двух месяцев первоначального развертывания? Почему..
Объяснение модели классификации изображений маски лица с использованием LIME
Обзор различных компонентов LIME для объяснения модели классификации изображений.
В связи с непрерывным распространением COVID-19 и наличием новых вариантов различные регулирующие органы заявили о важности ношения масок, особенно в общественных местах. Уже разработаны различные машины для обнаружения лицевых масок, которые используются некоторыми организациями. Все эти машины имеют какие-то алгоритмы классификации и обнаружения изображений, работающие в бэкенде. Но печально то, что..
LARUS и Fujitsu Limited объявляют о подписании соглашения о запуске Galileo XAI
LARUS и Fujitsu Limited очень рады сообщить о подписании соглашения о запуске Galileo XAI , график -платформа, использующая компоненты Fujitsu's Finplex »AI Scoring Platform Service EnsemBiz.
Начиная с нашего первоначального сотрудничества с Fujitsu Research и заканчивая коммерциализацией решения Galileo XAI в рамках услуги Fujitsu Finplex EnsemBiz , мы рады, что начали этот путь с Fujitsu, компанией, известны своими инновациями и технологическим совершенством , —..
10 лучших объяснимых библиотек ИИ (Python)
Цель XAI состоит в том, чтобы предоставить осмысленные объяснения своим действиям и решениям.
Что такоеXAI?
XAI, объяснимый ИИ относится к системам искусственного интеллекта (ИИ), которые могут предоставить четкие и понятные объяснения своих процессов принятия решений и прогнозов. Цель XAI — предоставить содержательные объяснения их действий и решений, что может помочь повысить доверие, подотчетность и прозрачность. XAI предназначен не только для объяснения, но и для проведения..
Изучение объяснений модели
Проливая свет на сложность искусственного интеллекта и машинного обучения
Вы когда-нибудь чувствовали потребность в большей прозрачности и понимании при взаимодействии с технологиями на основе ИИ? Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, делая задачи более эффективными и приятными. Однако сложность моделей ИИ вызывает вопросы об их процессе принятия решений, вызывая опасения по поводу прозрачности и доверия. Откройте для..