Из приведенного выше рисунка видно, что по мере увеличения сложности модели машинного обучения точность увеличивается. Однако интерпретируемость снижается. Нам нужны методы, которые могут иметь некоторый уровень интерпретируемости и для моделей черного ящика. Вот здесь-то и появляется Объясняемый ИИ. Модели глубокого обучения труднее всего интерпретировать, и чем сложнее и глубже нейронная сеть, тем сложнее предложить какую-либо объяснимость. В различных исследованиях было..

Исследователи из DeepMind разработали компилятор TRansformer Compiler для RASP (Tracr) с открытым исходным кодом, который преобразует программы в модели нейронных сетей. Tracr предназначен для исследования механистической интерпретации моделей Transformer AI, таких как GPT-3. Tracr — это компилятор языка обработки последовательностей с ограниченным доступом (RASP), который был разработан как способ понять, как работают нейронные сети на основе Transformer; в частности, чтобы..

В куче бесплатных советов по машинному обучению без контекста и рецепта редко можно найти руководства по применению, написанные самими профессионалами. Команда ученых из Гарварда и Google Brain объединила усилия для решения практических задач, особенно настройки гиперпараметров. Этот документ предназначен для инженеров и исследователей (как отдельных лиц, так и групп), заинтересованных в максимальном повышении производительности моделей глубокого обучения. Авторы предполагают базовые..

Структурирование проектов машинного обучения (заметки 1-й недели) Прошло много времени с тех пор, как я начал изучать этот курс специализации, но в промежутках между ними я чувствую себя ошеломленным тем, какой контент доступен мне для изучения в области машинного обучения, и продолжаю просматривать другие вещи, теряя связь с этим. На этот раз я решил пройти сертификацию, а затем двигаться дальше, практикуя другие курсы. Испытывали ли вы подобные трудности, планируя сменить карьеру в..

Одним из самых последних достижений в области глубокого обучения и искусственного интеллекта является концепция « Федеративного обучения ». В четверг, 6 апреля 2017 года, Google AI объявил об этой концепции федеративного обучения в своем блоге, которая буквально поразила энтузиастов машинного обучения, специалистов по данным и исследователей и заставила их поверить в то, что такая децентрализованная модель ИИ действительно возможна. Федеративное обучение:..

ИНС, вдохновленная биологическим нейроном: Дендриты получают сигналы от других нейронов Аксон суммирует поступающие сигналы. Когда сумма ›порог, ячейка срабатывает; то есть он передает сигнал по своему аксону другим клеткам. Дендриты и тела клеток формируют поступающие сигналы. Однослойный персептрон • В BN дендриты получают сигналы от других нейронов. • В ИНС. Здесь ввод осуществляется через узлы. • В BN Сома суммирует входящие сигналы. • Когда сумма ›порог,..