Mi a megmagyarázható AI példa?

Ilyen például a gépi fordítás ismétlődő neurális hálózatok használatával és a képosztályozás konvolúciós neurális hálózat használatával. A Google DeepMind által közzétett kutatás felkeltette az érdeklődést a megerősítő tanulás iránt.

Miért fontos a modell értelmezhetősége?

A gépi tanulási modell méltányossága és értelmezhetősége kritikus fontosságú az adattudósok, kutatók és fejlesztők számára ahhoz, hogy elmagyarázzák modelleiket, és megértsék eredményeik értékét és pontosságát . Az értelmezhetőség a gépi tanulási modellek hibakereséséhez és a fejlesztésükkel kapcsolatos tájékozott döntések meghozatalához is fontos.

Miért van szükségünk XAI-ra?

Az XAI általános célja, hogy segítse az embereket az AI-technológia eredményeinek megértésében, megbízásában és hatékony kezelésében. Az XAI fő célja, hogy jobban megmagyarázható modelleket állítson elő, miközben fenntartja a tanulási teljesítmény/előrejelzési pontosság magas szintjét.

Mi a példa a párbeszédes AI-ra?

A Conversational AI-alkalmazások legegyszerűbb példája a FAQ bot vagy bot , amellyel már korábban is találkozhatott. ... A társalgási AI-alkalmazások következő érettségi szintje a virtuális személyi asszisztens. Ilyen például az Amazon Alexa, az Apple Siri és a Google Home.

Miért bízzam meg benned, hogy elmagyarázod a jóslatokat?

Az ilyen megértés a modellbe is betekintést nyújt , amely felhasználható egy megbízhatatlan modell vagy előrejelzés megbízhatóvá alakítására. ...

Hogyan javíthatják a modellek a magyarázhatóságot?

A megmagyarázhatóság szó?

A megmagyarázható állapot .

Miért nevezik a neurális hálózatot fekete doboznak?

A neurális hálózat fekete doboz abban az értelemben, hogy bár bármilyen függvényt képes megközelíteni, szerkezetének tanulmányozása nem ad betekintést a közelítendő függvény szerkezetébe .

Mi a példa a mély tanulásra?

A mélytanulás az AI és az ML egyik alága, amely az emberi agy működését követi az adatkészletek feldolgozása és a hatékony döntéshozatal érdekében. ... A mély tanulás gyakorlati példái a virtuális asszisztensek, a vezető nélküli autók látásmódja, a pénzmosás, az arcfelismerés és még sok más .

Mi a felelős mesterséges intelligencia négy alapelve?

Elveik a méltányosságot, az átláthatóságot és a megmagyarázhatóságot, az emberközpontúságot, valamint a magánélet védelmét és biztonságát hangsúlyozzák .

Mit jelent a Xai?

Az magyarázható AI (XAI) egy mesterséges intelligencia (AI), amelyben a megoldás eredményeit az ember is megértheti. Ez ellentétben áll a „fekete doboz” koncepciójával a gépi tanulásban, ahol még a tervezők sem tudják megmagyarázni, miért jutott egy mesterséges intelligencia egy konkrét döntésre.

Mi a különbség a chatbot és a társalgási AI között?

A társalgási mesterséges intelligencia azokról az eszközökről és programozásról szól, amelyek lehetővé teszik a számítógép számára, hogy utánozza és megvalósítsa az emberekkel folytatott beszélgetési élményeket . A chatbot egy olyan program, amely képes (de nem mindig) használni a párbeszédes AI-t. Ez a program, amely kommunikál az emberekkel.

Mi az a párbeszédes AI és hogyan működik?

A társalgási mesterséges intelligencia a természetes nyelvi feldolgozást (NLP) ötvözi a hagyományos szoftverekkel, például chatbotokkal, hangasszisztensekkel vagy interaktív hangfelismerő rendszerrel, hogy segítse az ügyfeleket beszélt vagy gépelt felületen keresztül.

Az Alexa párbeszédes AI?

Alexa Conversations A párbeszédkezelés mesterséges intelligenciáján alapuló megközelítése , amely lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy az általuk preferált kifejezéseket a kívánt sorrendben használják, és kevesebb kódot igényel.

Az AI egy rendszer?

"A mesterséges intelligencia egy számítógépes rendszer, amely képes végrehajtani olyan feladatokat , amelyekhez általában emberi intelligencia szükséges... A mesterséges intelligencia rendszerek közül sok a gépi tanulás, némelyikük mélytanulás, néhány pedig nagyon unalmas dolgok, például szabályok hajtják végre. ."

Miért van szükségünk magyarázható AI-ra?

A pontosítás szükségességét az motiválja, hogy bízni kell az AI által meghozott döntésekben, különösen az üzleti szektorban, ahol minden rossz döntés jelentős veszteségekhez vezethet. Az üzleti életben bevezetett, magyarázható mesterséges intelligencia betekintést nyújt jobb üzleti eredményekhez, és előrejelzi a leginkább preferált viselkedést .

Mennyire fontos a megmagyarázható AI?

A megmagyarázható mesterséges intelligencia arra szolgál , hogy az AI döntéseit érthető és értelmezhető legyen az emberek számára . ... A megmagyarázható mesterséges intelligencia rendszerekkel a vállalatok pontosan megmutathatják az ügyfeleknek, honnan származnak az adatok és hogyan használják fel azokat, megfelelve ezeknek a szabályozási követelményeknek, és idővel bizalmat építhetnek.

Mi az a modell Overfitting?

A túlillesztés egy olyan fogalom az adattudományban, amely akkor fordul elő, ha egy statisztikai modell pontosan illeszkedik a betanítási adataihoz . ... Ha a modell megjegyzi a zajt, és túl szorosan illeszkedik a képzési halmazhoz, a modell „túlfitt” lesz, és nem tud jól általánosítani új adatokra.

Mi az a modelltisztesség?

A méltányosság az adatok által bevezetett torzítás megértésének folyamata , és annak biztosítása, hogy a modell méltányos előrejelzéseket adjon az összes demográfiai csoportra vonatkozóan.

Mi az a fekete doboz modell?

A fekete doboz modell, pontosabban a fekete doboz pénzügyi modell egy átfogó kifejezés, amelyet egy olyan számítógépes program leírására használnak, amely különféle adatokat hasznos befektetési stratégiákká alakít át .