Публикации по теме 'explainable-ai'
От пикселей к предсказаниям: применение обработки изображений в машинном обучении
(Использование наших знаний в области обработки изображений для создания алгоритма машинного обучения)
В моих предыдущих сообщениях в блоге мы подробно рассмотрели концепции визуализации, улучшения и извлечения информации из изображений. Если вы еще не посещали мои блоги, нажмите здесь ! Основываясь на этих знаниях, мы теперь готовы применить различные алгоритмы, которые мы обсуждали, чтобы создать алгоритм классификации листьев. Применим наше теоретическое понимание на практике. В..
Визуальная интерпретируемость — объяснимая визуализация ИИ (часть 2)
Эта статья продолжает общий обзор исследования «Объяснимое глубокое обучение и визуальная интерпретируемость».
Введение
Глубокое обучение привело к беспрецедентным прорывам во многих областях, таких как компьютерное зрение, распознавание голоса и автономное вождение. Недавно он доказал свою эффективность при решении крупномасштабных задач реального мира. Он был принят во многих крупномасштабных приложениях обработки информации, таких как распознавание изображений, языковой..
Идентификация отношений глобальных объектов с помощью значений SHAP
Как рассчитать глобальную информацию для ваших объектов и использовать ее для процедур независимого выбора объектовx
Использование значений SHAP в настоящее время является одним из наиболее часто используемых способов объяснения моделей машинного обучения и понимания того, как функции ваших данных связаны с вашими выходными данными.
Одно из самых больших преимуществ значений SHAP заключается в том, что они обеспечивают локальную объяснимость: мы можем видеть, как каждая функция..
Новые материалы
Dall-E 2: недавние исследования показывают недостатки в искусстве, созданном искусственным интеллектом
DALL-E 2 — это всеобщее внимание в индустрии искусственного интеллекта. Люди в списке ожидания пытаются заполучить продукт. Что это означает для развития креативной индустрии?
О применении ИИ в..
«Очень простой» эволюционный подход к обучению с подкреплением
В прошлом семестре я посетил лекцию по обучению с подкреплением (RL) в моем университете. Честно говоря, я присоединился к нему официально, но я редко ходил на лекции, потому что в целом я нахожу..
Освоение информационного поиска: создание интеллектуальных поисковых систем (глава 1)
Глава 1. Поиск по ключевым словам: основы информационного поиска
Справочная глава: «Оценка моделей поиска информации: подробное руководство по показателям производительности » Глава 1: «Поиск..
Фишинг — Упаковано и зашифровано
Будучи старшим ИТ-специалистом в небольшой фирме, я могу делать много разных вещей. Одна из этих вещей: специалист по кибербезопасности. Мне нравится это делать, потому что в настоящее время я..
ВЫ РЕГРЕСС ЭТО?
Чтобы понять, когда использовать регрессионный анализ, мы должны сначала понять, что именно он делает. Вот простой ответ, который появляется, когда вы используете Google:
Регрессионный..
Не зря же это называют интеллектом
Стек — C#, Oracle
Опыт — 4 года
Работа — Разведывательный корпус
Мне пора служить
Может быть, я немного приукрашиваю себя, но там, где я живу, есть обязательная военная служба на 3..
LeetCode Проблема 41. Первый пропущенный положительный результат
LeetCode Проблема 41. Первый пропущенный положительный результат
Учитывая несортированный массив целых чисел, найдите наименьшее пропущенное положительное целое число.
Пример 1:
Input:..