Публикации по теме 'model-interpretability'


Демистификация результатов моделей: передовые методы интерпретации моделей машинного обучения
Введение. Поскольку модели машинного обучения продолжают развиваться и становиться все более сложными, понимание и интерпретация их результатов имеют решающее значение для укрепления доверия, извлечения информации и соблюдения нормативных или этических требований. В этой всеобъемлющей статье мы углубимся в искусство интерпретации результатов моделей машинного обучения. Мы рассмотрим передовые методы, которые выходят за рамки базового анализа важности функций и обеспечивают более..
Демистификация интерпретируемости модели машинного обучения
Навигация по интерпретируемости модели в условиях точности и ясности В постоянно развивающемся мире машинного обучения, где алгоритмы обладают способностью принимать решения, влияющие на нашу жизнь, возникает вопрос: можем ли мы доверять решениям, принимаемым этими моделями? Представьте себе сценарий, в котором модель машинного обучения определяет, имеете ли вы право на получение кредита, и это решение может существенно повлиять на ваше финансовое будущее. В этом случае интерпретируемость..
Интерпретируемость модели, часть 2: методы, не зависящие от глобальной модели
Как упоминалось в Часть 1 интерпретируемости моделей , гибкость моделей-агностиков является самым большим преимуществом, и именно поэтому они так популярны. Специалисты по данным и инженеры по машинному обучению могут использовать любую модель машинного обучения, которую они пожелают, поскольку к ней можно применить метод интерпретации. Это позволяет значительно упростить оценку задачи и сравнение интерпретируемости модели. Часть 2 этой серии статей об интерпретируемости моделей..
Tracr, компилятор TRansformer с открытым исходным кодом DeepMind для RASP.
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..
Демистификация черного ящика: интерпретируемое машинное обучение
«Интерпретируемое машинное обучение: понимание процесса принятия решений ИИ». Введение От здравоохранения до финансов машинное обучение (МО) добилось значительных успехов, которые полностью изменили то, как мы прогнозируем будущее и принимаем решения. Но понимание того, как модели МО приходят к своим выводам, является одним из самых сложных аспектов их использования. Может быть трудно понять, как продвинутые модели принимают решения, потому что многие из них рассматриваются как «черные..
Устранение разрыва в интерпретируемости в медицинском машинном обучении
Интерпретируемая модель гораздо полезнее в качестве второй пары глаз. Алгоритмы диагностического машинного обучения уже превосходят врачей по целому ряду специальностей, среди которых офтальмология , радиология и дерматология . Мы видели, что эти алгоритмы превосходят людей по способности классифицировать изображения глазного дна сетчатки, рентгеновские снимки грудной клетки и меланомы. Так почему же мы редко видим врачей, использующих эти модели в повседневной медицинской практике?..
Объяснимый искусственный интеллект: часть первая - краткое введение
Интерпретируемость модели Объяснимый искусственный интеллект: часть первая - краткое введение Автор: Хелена Фоли, исследователь машинного обучения в Max Kelsen Путь к практическому применению машинного обучения (ML) к медицинским данным был долгим, и, наконец, конец может быть близок! Он уже был успешно применен к таким вещам, как образцы окрашенных микрочипов опухолевой ткани (ТМА) (Бычков и др., 2018), изображения целого слайда (Эхтешами Бейнорди, 2017) и изображения рака..