Episódio
Kit de ferramentas de interpretabilidade de aprendizado de máquina
Entender o que seus modelos de IA estão fazendo é super importante tanto de aspectos funcionais quanto éticos. Neste episódio, discutiremos o que significa desenvolver IA de forma transparente. O Mehrnoosh apresenta um incrível kit de ferramentas de interpretabilidade que permite que você use diferentes métodos de interpretabilidade de última geração para explicar suas decisões de modelos. Usando esse kit de ferramentas durante a fase de treinamento do ciclo de desenvolvimento de IA, você pode usar a saída de interpretabilidade de um modelo para verificar hipóteses e criar confiança com os stakeholders. Você também pode usar os insights para depuração, validação do comportamento do modelo e verificação de viés. O kit de ferramentas pode até mesmo ser usado em tempo de inferência para explicar as previsões de um modelo implantado para os usuários finais.
Saiba mais:
Segmentos do vídeo:
- [02:12] – IA responsável
- [02:34] – Interpretabilidade de Aprendizado de Máquina
- [03:12] – Casos de uso de interpretabilidade
- [05:20] – Técnicas de interpretabilidade diferentes
- [06:45] – Demonstração
Os links favoritos do Show de IA:
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- Criar uma conta Free (Azure)
- Deep Learning vs. Machine Learning
Entender o que seus modelos de IA estão fazendo é super importante tanto de aspectos funcionais quanto éticos. Neste episódio, discutiremos o que significa desenvolver IA de forma transparente. O Mehrnoosh apresenta um incrível kit de ferramentas de interpretabilidade que permite que você use diferentes métodos de interpretabilidade de última geração para explicar suas decisões de modelos. Usando esse kit de ferramentas durante a fase de treinamento do ciclo de desenvolvimento de IA, você pode usar a saída de interpretabilidade de um modelo para verificar hipóteses e criar confiança com os stakeholders. Você também pode usar os insights para depuração, validação do comportamento do modelo e verificação de viés. O kit de ferramentas pode até mesmo ser usado em tempo de inferência para explicar as previsões de um modelo implantado para os usuários finais.
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