Telegram Group & Telegram Channel
هوش مصنوعی تفسیر پذیر چیست؟

طی چند سال اخیر مدلهای هوش مصنوعی توسعه بسیاری پیدا کرده اند و در بسیاری از تصمیم گیری ها همراه ما هستند. از اینکه چه تبلیغی در هنگام وب گردی مشاهده کنیم، اینکه چه کالایی در فروشگاه آنلاین به ما نمایش داده شود تا اینکه حد اعتباری ما در بانک چقدر است و چقدر باید حق بیمه پرداخت کنیم. هر چقدر مدلها پیشرفته تر می شوند شیوه عملکرد آنها پیچیده تر می شود و کم کم به جعبه سیاه (Black Box) تصمیم گیری تبدیل می شوند که داده را دریافت و نتایج را اعلام می کنند. تا اینجای کار خیلی هیجان انگیز به نظر می رسد. اما فرض کنید در برابر هوش مصنوعی هستیم که میزان احتمال یک بیماری را اعلام می کند. اگر دلیل این تصمیمات مشخص نباشد، چگونه می‌توان به سیستم اعتماد کرد یا در صورت بروز اشتباه، آن را اصلاح نمود؟
هدف از هوش مصنوعی تفسیر پذیر، ایجاد مدلهایی است که دلایل تصمیم‌گیری آن‌ها برای انسان قابل درک باشد. این شفافیت نه‌تنها اعتماد کاربران را جلب می‌کند، بلکه شناسایی خطاها، کشف سوگیری‌های پنهان و رعایت مقررات حقوقی را نیز تسهیل می‌کند. به‌ویژه در حوزه‌هایی چون پزشکی، حقوق، حمل‌ونقل و مالی، نبود تفسیرپذیری می‌تواند پیامدهای فاجعه‌باری به‌دنبال داشته باشد.
برای تفسیر پذیر کردن هوش مصنوعی ابزارهای بسیار جالبی تولید شده است که در پست های آتی معرفی می شود.

#هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی_تفسیرپذیر
#Machine_Learning
#Interpretable_Machine_Learning
#Explainable_Artificial_Intelligence

پایتون برای مالی

🆔 www.tg-me.com/nl/Python4Finance/com.python4finance
🆔 ble.ir/nl/Python4Finance/com.python4finance



tg-me.com/python4finance/1108
Create:
Last Update:

هوش مصنوعی تفسیر پذیر چیست؟

طی چند سال اخیر مدلهای هوش مصنوعی توسعه بسیاری پیدا کرده اند و در بسیاری از تصمیم گیری ها همراه ما هستند. از اینکه چه تبلیغی در هنگام وب گردی مشاهده کنیم، اینکه چه کالایی در فروشگاه آنلاین به ما نمایش داده شود تا اینکه حد اعتباری ما در بانک چقدر است و چقدر باید حق بیمه پرداخت کنیم. هر چقدر مدلها پیشرفته تر می شوند شیوه عملکرد آنها پیچیده تر می شود و کم کم به جعبه سیاه (Black Box) تصمیم گیری تبدیل می شوند که داده را دریافت و نتایج را اعلام می کنند. تا اینجای کار خیلی هیجان انگیز به نظر می رسد. اما فرض کنید در برابر هوش مصنوعی هستیم که میزان احتمال یک بیماری را اعلام می کند. اگر دلیل این تصمیمات مشخص نباشد، چگونه می‌توان به سیستم اعتماد کرد یا در صورت بروز اشتباه، آن را اصلاح نمود؟
هدف از هوش مصنوعی تفسیر پذیر، ایجاد مدلهایی است که دلایل تصمیم‌گیری آن‌ها برای انسان قابل درک باشد. این شفافیت نه‌تنها اعتماد کاربران را جلب می‌کند، بلکه شناسایی خطاها، کشف سوگیری‌های پنهان و رعایت مقررات حقوقی را نیز تسهیل می‌کند. به‌ویژه در حوزه‌هایی چون پزشکی، حقوق، حمل‌ونقل و مالی، نبود تفسیرپذیری می‌تواند پیامدهای فاجعه‌باری به‌دنبال داشته باشد.
برای تفسیر پذیر کردن هوش مصنوعی ابزارهای بسیار جالبی تولید شده است که در پست های آتی معرفی می شود.

#هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی_تفسیرپذیر
#Machine_Learning
#Interpretable_Machine_Learning
#Explainable_Artificial_Intelligence

پایتون برای مالی

🆔 www.tg-me.com/nl/Python4Finance/com.python4finance
🆔 ble.ir/nl/Python4Finance/com.python4finance

BY Python4Finance


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/1108

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.

Telegram announces Search Filters

With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.

Python4Finance from nl


Telegram Python4Finance
FROM USA