Како се објашњења вештачке интелигенције могу користити у комбинацији са алатком Шта ако?
Објашњења вештачке интелигенције и алатка „шта-ако“ су две моћне функције које нуди Гоогле Цлоуд АИ платформа које се могу користити заједно да би се стекло дубље разумевање АИ модела и њихових предвиђања. Објашњења вештачке интелигенције пружају увид у разлоге који стоје иза одлука модела, док алатка „шта-ако“ омогућава корисницима да истраже различите сценарије и разумеју како промене у улазним подацима утичу на предвиђања модела. Комбиновањем ова два алата, корисници могу не само да тумаче понашање модела већ и да процене утицај различитих инпута на исходе модела.
Да бисте почели да користите објашњења вештачке интелигенције са алатком Шта ако, потребно је да имате обучени АИ модел који је распоређен на АИ платформи која подржава објашњења вештачке интелигенције. Ови модели користе оквир који се може објаснити АИ (КСАИ), који омогућава генерисање објашњења за појединачна предвиђања. Када се модел примени, алатка Шта ако се може користити за интерактивно истраживање и анализу понашања модела.
Да би омогућио АИ објашњења у алатки Вхат-Иф, корисник треба да наведе објашњиве АИ метаподатке када креира инстанцу класе ВхатИфТоол. Ови метаподаци укључују назив модела, верзију и називе и типове функција. Имена обележја се користе за мапирање улазних података у њихове одговарајуће карактеристике у моделу, док типови обележја указују на типове података обележја (нпр. нумерички, категорички).
Када се инстанца алата „Шта-ако“ креира са објашњивим АИ метаподацима, корисник може учитати податке у алат за анализу. Алат пружа интерфејс прилагођен кориснику који омогућава модификацију улазних података и посматрање резултујућих предвиђања модела. Поред тога, алатка приказује АИ објашњења за свако предвиђање, пружајући увид у факторе који су утицали на одлуку модела.
Алатка Шта-Ако нуди различите функције које се могу користити у комбинацији са објашњењима вештачке интелигенције. На пример, корисници могу да креирају прилагођене сценарије модификовањем улазних података и посматрају како ове промене утичу на предвиђања модела. Ово омогућава разумевање осетљивости модела на различите инпуте и идентификацију потенцијалних предрасуда или ограничења. Корисници такође могу да упореде више модела један поред другог у алату, омогућавајући им да упореде своја предвиђања и објашњења. Ово може бити посебно корисно када се оцењује учинак различитих модела или када се процењује утицај ажурирања модела.
Објашњења вештачке интелигенције и алатка „Шта-ако“ су комплементарни алати који се могу користити заједно да би се стекло свеобухватно разумевање АИ модела. Објашњења вештачке интелигенције пружају увид у разлоге који стоје иза предвиђања модела, док алатка Шта-Ако омогућава интерактивно истраживање понашања модела и анализу различитих сценарија. Комбиновањем ова два алата, корисници могу да тумаче одлуке модела, процењују утицај промена уноса и стекну поверење у поузданост и праведност АИ модела.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је регуларизација?
- Да ли постоји тип обуке као модел вештачке интелигенције у коме се истовремено примењују и приступи учењу под надзором и без надзора?
- Како се учење одвија у системима машинског учења без надзора?
- Како користити Фасхион-МНИСТ скуп података у Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг/АИ платформи?
- Које врсте алгоритама за машинско учење постоје и како их изабрати?
- Када је језгро рачвано са подацима, а оригинал је приватан, да ли рачвано језгро може бити јавно и ако јесте, то није повреда приватности?
- Може ли се логика НЛГ модела користити у друге сврхе осим НЛГ, као што је предвиђање трговања?
- Које су неке детаљније фазе машинског учења?
- Да ли је ТенсорБоард најпрепоручљивији алат за визуелизацију модела?
- Приликом чишћења података, како се може осигурати да подаци нису пристрасни?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг