Tutorial de Xai
La creciente disponibilidad de datos y potencia de cálculo impulsa el desarrollo de modelos predictivos. Para garantizar el funcionamiento seguro y eficaz de dichos modelos, necesitamos métodos de exploración, depuración y validación. Se están desarrollando nuevos métodos y herramientas para este fin dentro del subdominio de la Inteligencia Artificial eXplicable (XAI) del aprendizaje automático. En este trabajo (1) presentamos la taxonomía de los métodos para la explicación de modelos, (2) identificamos y comparamos 27 paquetes disponibles en R para realizar análisis de XAI, (3) presentamos un ejemplo de aplicación de paquetes concretos, (4) reconocemos las tendencias recientes en XAI. El artículo está dedicado principalmente a las herramientas disponibles en R, pero como es fácil integrar el código de Python, también mostraremos ejemplos para las bibliotecas más populares de Python.
Una parte importante de nuestro artículo es la discusión sobre las taxonomías para las explicaciones de los modelos de aprendizaje automático predictivo. Las dividimos en tres ramas, es decir, modelos interpretables por el diseño, explicaciones específicas del modelo y explicaciones de diagnóstico del modelo. La visualización de nuestras ideas puede verse en la siguiente figura
Proyectos Xai
Los modelos de IA son una promesa de mejores soluciones en las decisiones de riesgo. Pero, ¿cómo examinan los gestores de riesgos y los responsables de cumplimiento las soluciones de IA para comprobar la solidez estadística y sectorial y el cumplimiento de la normativa? Nuestros clientes nos han dicho que quieren visualizar la IA explicable (XAI) en acción. Les gustaría ver cosas específicas como:
Hemos escuchado y desarrollado una herramienta de visualización para una de nuestras soluciones de IA explicable, NeuroDecision®, un modelo de red neuronal para cualquier aplicación de decisión sobre riesgos. Los gestores de riesgos y los responsables de cumplimiento pueden ahora profundizar en las predicciones y explicaciones del modelo para asegurarse de que una solución es sólida y cumple la normativa.
La herramienta de visualización está construida con un modelo NeuroDecision sobre datos de crédito para fines de demostración. Un tutorial autoguiado en la herramienta le lleva a través del funcionamiento de un modelo NeuroDecision para mostrarle cómo se combinan los atributos para formar señales dentro de la red neuronal. A continuación, estas señales se utilizan para generar una predicción de salida que capta las no linealidades y las interacciones de los datos. Esto lo convierte en una opción superior a la regresión logística tradicional.
Ai explicable en r
¡Excelente aplicación! ¡En realidad, en mi opinión, la mejor! ¡Tiene un gran recordatorio de salat, te ayuda a fortalecer tu Imaan y cada día hay un Dua’ para ti! Tiene muchos Dua’s diferentes, para cada situación y contiene el Sagrado Corán en árabe y traducido. También puedes leer el Corán sin saber árabe, así que para mí es lo mejor. ¡Masha Allah esta aplicación es increíble!
Horario de Oración de HoyHora de Oración de Hoy en Xai-Xai, Provincia de Gaza Mozambique son Fajar Hora de Oración 03:24 AM, Dhuhur Hora de Oración 11:31 AM, Asr Hora de Oración 02:57 PM, Maghrib Hora de Oración 06:13 PM & Isha Hora de Oración 07:33 PM. Obtenga la más precisa Xai-Xai Azan y Namaz veces con ambos; tiempos Salat semanal y mensual Salah timetable.Offering oración diaria (Salat) es uno de los deberes más vitales y esenciales que tienen que ser realizadas, así como cumplido por todos los musulmanes en todo el mundo. Todos tus problemas se resolverán cuando ofrezcas tus oraciones a la hora correcta del salat y las bendiciones de Alá (SWT) estarán siempre sobre ti. Usted puede imprimir el calendario islámico 2022 y namaz horario de los tiempos de oración en Xai-Xai para todo el año. El horario de los tiempos de oración se actualiza automáticamente, por lo que siempre puede encontrar los tiempos de oración más auténticos y precisos y el Calendario de Ramadán 2022 para el mes de Ramadán 2022. También puede descargar la aplicación Athan para los tiempos de la oración para ver todos los tiempos namaz en cualquier lugar y en cualquier momento. La aplicación Athan también le da la oportunidad de registrar su PrayerBook y le notifica para ver su historial de oración con facilidad todo el tiempo.
Código ai explicable
En 2022, el 75% de las nuevas soluciones para el usuario final que aprovechen las técnicas de IA y ML se construirán con plataformas comerciales en lugar de con plataformas de código abierto. Las soluciones de IA y ML se aplicarán en todas las empresas, independientemente de su producto. Por lo tanto, es importante saber lo que el algoritmo de ML está haciendo entre bastidores y es el deber del ingeniero de ML explicar el modelo a la persona que lo está utilizando. Por ejemplo, si un modelo sugiere al usuario la mejor ruta, el usuario debe conocer las características y las restricciones que el modelo tiene en cuenta para mostrar la mejor ruta, de modo que el usuario tenga una visión general de todo el proceso y esto es lo que es la IA explicable.
La IA explicable (XAI) es la inteligencia artificial que está programada para describir su razón de ser, su propósito y su proceso de toma de decisiones de una manera que pueda ser fácilmente entendida por una persona normal. La XAI se discute a menudo en relación con el aprendizaje profundo y desempeña un papel importante en el modelo FAT ML (equidad, responsabilidad y transparencia en el aprendizaje automático).
Un objetivo importante de la IA explicable es proporcionar responsabilidad algorítmica. Hasta hace poco, los sistemas de Inteligencia Artificial han sido esencialmente cajas negras. Aunque se conozcan las entradas y salidas, los algoritmos utilizados para llegar a una decisión no son fáciles de entender o a menudo están patentados, a pesar de que el funcionamiento interno de la programación es de código abierto y se pone a disposición del público. A medida que la inteligencia artificial se hace más frecuente, es más importante que nunca revelar cómo se abordan la parcialidad y la cuestión de la confianza.