Sorumlu Yapay Zeka için Anlatılabilir Makine Öğrenmesi

Yapay zeka finans ve sağlık gibi sektörlerde kritik kararları ele alırken, modellerin sonuçlarına nasıl ulaştığını anlamak artık tercihen değildir.Bu kurs, yapay zeka sistemlerinin adil, güvenilir ve açıklanabilir olmasını sağlamak için basit doğruluğun ötesine geçerek şeffaflık ihtiyacını ele almış durumdadır. Basit model inşa etmekten bunları denetlemeye geçiş yaparak, karmaşık algoritmik kararları hissedarlara açıklamak ve etik standartlarla uyumluluğu sağlamak için beceriler kazanacaksınız.Yazılı açıklamalar ve kod tabanlı örnekler yoluyla, teknik performans ve insan anlayışı arasındaki boşluğu doldurmayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Model karmaşıklığı ve yorumlanabilirlik arasındaki temel dengeleri anlamak - Özelliklerin önemi ve kısmi bağımlılık çizelgeleri gibi küresel yorumlama yöntemlerini uygulayın - Bireysel tahminleri haklı çıkarmak için LIME ve SHAP dahil yerel açıklama tekniklerini öğrenin - Etik ve adil yapay zeka sonuçlarını sağlamak için algoritmik önyargıları tanımlayın ve hafifletin - Karar ağaçları ve genelleştirilmiş doğrusal modeller gibi içsel olarak yorumlanabilir modelleri analiz edin - Yapılı analiz yoluyla yüksek riskli ortamlarda model güvenilirliğini değerlendirmeyi pratik edin Kurs, hem basit hem de karmaşık modellerin denetimine yönelik pratik tekniklere geçmeden önce şeffaflığın temel terminolojisi ve temel kavramlarıyla başlıyor.Bu yöntemleri çağdaş veri akışlarına nasıl uygulayacağınızı güçlendiren yazılı egzersizler yoluyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, veri bilimi ve yapay zeka alanında etik ve netliği önceliklendirmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; model denetimi ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez.