"Секреты и уловки" Какие из ваших функций переобучения? Откройте для себя «ParShap»: расширенный метод определения того, какие столбцы делают вашу модель неэффективной на новых данных. В машинном обучении важнее всего делать хорошие прогнозы на основе новых данных. Когда прогнозы хороши для данных обучения, но плохи для тестовых данных, говорят, что модель « переоснащается ». Это означает, что модель изучила слишком много зашумленных паттернов из обучающих данных, и поэтому она..

Объяснимый ИИ (XAI) — это искусственный интеллект, результаты которого легко понятны людям. (Википедия, 2021). В определении объяснимого ИИ (XAI) модели машинного обучения (ML) часто называют моделями черного ящика, поскольку они используют набор слоев, нейронов и весов. Все это просто цифры, и даже дизайнеры не могут объяснить, почему решение принимает ИИ. В простой модели линейной регрессии для прогнозирования цен на жилье количество параметров может быть довольно небольшим,..

В то время как мы являемся свидетелями бурного роста применения искусственного интеллекта (ИИ) для различных сценариев реальной жизни, способность ИИ объяснять решения и действия пользователям-людям, чтобы понимать, доверять и работать / управлять такими приложениями, является новой. вызывает озабоченность и препятствует повсеместному внедрению технологий искусственного интеллекта. В этом блоге представлены учебные пособия по развивающейся области объяснимого ИИ (XAI), использованию..

ИСКУССТВЕННЫЙ РАЗУМ | ТЕХНОЛОГИИ От данных к решениям Понимание необходимости объяснимого ИИ Это не секрет. Все знают. Наша сегодняшняя жизнь полностью управляется искусственным интеллектом (ИИ). От фильтров спама по электронной почте до виртуальных личных помощников - каждый аспект нашей жизни контролируется алгоритмом. Мы даже оставляем нашу личную жизнь в руках алгоритма, работающего в каком-то приложении для знакомств, чтобы сопоставить нас с нашим будущим вторую половинку...

Замена отсутствующих данных делает модели машинного обучения менее понятными. Вот как… Введение Ввод пропущенных значений - важный шаг при работе с реальными данными. Есть несколько общих подходов к решению этой проблемы. Некоторые из популярных методов включают удаление экземпляра с отсутствующими значениями, создание отдельной категории для отсутствующих элементов или использование средних значений. Они не обязательно эффективны, и существуют другие алгоритмы, такие как KNN,..

В современных подходах входные данные и информация о классе могут быть обучены с высокой производительностью и протестированы с новыми входными данными. Однако эта модель зависит от размера набора данных, качества набора данных, набора гиперпараметров, используемых в моделях глубокого обучения, функций активации и алгоритмов оптимизации. Уровни в глубокой сети позволяют машине распознавать то, что мы предоставляем. Нижние уровни предоставляют информацию о более общем аспекте ввода...