Цель семинара - показать, как современные технологии позволяют интерпретировать (объяснять) поведение сложных моделей ИИ, проследить взаимосвязи между результатом и параметрами модели, а также проанализировать эффективность и надежность принимаемых решений.
На семинаре рассмотрены
задачи, решаемые методами объяснимого ИИ, локальные и глобальные методы;
ключевые технологии и способы их применения для типовых задач машинного обучения и ИИ;
практические примеры использования методов объяснимого ИИ.
SHAP, LIME, Grad-CAM, PDP, ALE
Докладчик - студент магистратуры кафедры МОЭВМ, Александр Облизанов.
Ссылка на презентацию https://disk.yandex.ru/i/2sBnsHNzl8XudA
#explainableai