ExCITE AI избавит индустрию искусственного интеллекта от тупика Как вы могли догадаться из названия этого поста, ИИ ЗАСТРЕЛ . Впечатляющие успехи были достигнуты компаниями, делающими ставку на существующие популярные технологии, такие как нейронные сети. Но у этих систем «черных ящиков» есть опасные недостатки, которые мешают отрасли развиваться в областях, критически важных для безопасности. Любая технология искусственного интеллекта/машинного обучения (AI/ML), используемая в..

Теперь алгоритмы знают, что они делают и почему! ВВЕДЕНИЕ: Привет, технофилы и пытливые умы. Добро пожаловать в следующую главу книги «Искусственный интеллект». Давайте углубимся в загадки искусственного интеллекта, где ИИ производит неизгладимое впечатление! Искусственный интеллект успешно привлек внимание всех поколений, от Gen Alpha до Gen-Z и даже бумеров. Это похоже на то, как собрать поколение, чтобы испытать его фантастическую вселенную, а также произвести революцию в бизнесе..

Машинное обучение Благодаря SHAP модель машинного обучения больше не черный ящик Пошаговое руководство по Python, чтобы показать, как ваша модель машинного обучения работает внутри. Одна из первых ошибок, которую может сделать специалист по данным при построении модели для представления данных, — это рассматривать используемый алгоритм как черный ящик. На практике специалист по данным может больше сосредоточиться на очистке данных, а затем попробовать один или несколько алгоритмов..

Высокая точность моделей машинного обучения подразумевает их способность точно имитировать процесс генерации данных, но они могут обладать свойством низкой интерпретируемости людьми (так называемой понятностью). Сложные модели плохо объясняют свои прогнозы, что может стать препятствием для их принятия. Для критически важных приложений, где интерпретируемость помогает понять роль каждой функции…

НАЧАЛО | ХАИ | KNIME АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА Позвольте KNIME объяснить с решениями XAI на KNIME Hub Узнайте, как разобраться в своих моделях с помощью подхода без кода Соавтор: Паоло Таманьини При внедрении машинного обучения после обучения и проверки модели предприятиям часто нужны ответы на несколько вопросов. Как модель делает свои прогнозы? Можем ли мы доверять этому? Принимает ли эта модель то же решение, что и человек, получив ту же информацию? Эти вопросы важны не..

Как провести нелинейную границу принятия решения вступление Нейронные сети часто рассматриваются как черные ящики, которые «учатся» на данных. Но чему на самом деле учатся их веса? Короче говоря, они учатся управлять векторным пространством определенным образом. Хотя это не новая идея, это основная концепция, часто упускаемая из уроков, которую я намерен разъяснить. В этой статье я сосредоточусь на многослойном персептроне и пойму, как сложная граница решения формируется из..