Podcast
Questions and Answers
Jaký je hlavní cíl machine learningu?
Jaký je hlavní cíl machine learningu?
Co zahrnuje prompt engineering?
Co zahrnuje prompt engineering?
Jaké je typické použití modelu pro detekci anomálií v kybernetické bezpečnosti?
Jaké je typické použití modelu pro detekci anomálií v kybernetické bezpečnosti?
Co znamená zkratka LLM?
Co znamená zkratka LLM?
Signup and view all the answers
Jaké je využití techniky Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Jaké je využití techniky Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Signup and view all the answers
Jaký je hlavní cíl Explainable AI (XAI)?
Jaký je hlavní cíl Explainable AI (XAI)?
Signup and view all the answers
Která z následujících technik slouží ke zvýšení vysvětlitelnosti modelu?
Která z následujících technik slouží ke zvýšení vysvětlitelnosti modelu?
Signup and view all the answers
Jaké modely jsou běžně považovány za snadno interpretovatelné?
Jaké modely jsou běžně považovány za snadno interpretovatelné?
Signup and view all the answers
Které z následujících charakteristik platí pro modely interpretovatelné v souladu s kritériem monotónnosti?
Které z následujících charakteristik platí pro modely interpretovatelné v souladu s kritériem monotónnosti?
Signup and view all the answers
Jaká technika je příkladem post-hoc interpretace modelů?
Jaká technika je příkladem post-hoc interpretace modelů?
Signup and view all the answers
Co neplatí pro základy interpretovatelnosti modelů?
Co neplatí pro základy interpretovatelnosti modelů?
Signup and view all the answers
Jaké jsou vhodné úlohy pro lineární regrese?
Jaké jsou vhodné úlohy pro lineární regrese?
Signup and view all the answers
Co zahrnuje přístup globálních zástupných modelů?
Co zahrnuje přístup globálních zástupných modelů?
Signup and view all the answers
Jaký je primární účel globálních zástupných modelů?
Jaký je primární účel globálních zástupných modelů?
Signup and view all the answers
Jaký typ modelu bývá často zvolen jako zástupný model?
Jaký typ modelu bývá často zvolen jako zástupný model?
Signup and view all the answers
Co je charakteristické pro histogram?
Co je charakteristické pro histogram?
Signup and view all the answers
Jaký krok následuje po trénování složitého modelu v procesu globálních zástupných modelů?
Jaký krok následuje po trénování složitého modelu v procesu globálních zástupných modelů?
Signup and view all the answers
Jaký je účel histogramu v analýze dat?
Jaký je účel histogramu v analýze dat?
Signup and view all the answers
Jaká velikost intervalů v histogramu může ovlivnit jeho vzhled?
Jaká velikost intervalů v histogramu může ovlivnit jeho vzhled?
Signup and view all the answers
Jakou metodu lze použít k vizualizaci dat?
Jakou metodu lze použít k vizualizaci dat?
Signup and view all the answers
Jakým způsobem histogram zobrazuje intervaly hodnot?
Jakým způsobem histogram zobrazuje intervaly hodnot?
Signup and view all the answers
Jaké grafy jsou vhodné pro zobrazení kategorií dat?
Jaké grafy jsou vhodné pro zobrazení kategorií dat?
Signup and view all the answers
Jaké je hlavní pravidlo pro začátek svislé osy u sloupcového grafu?
Jaké je hlavní pravidlo pro začátek svislé osy u sloupcového grafu?
Signup and view all the answers
Jaký je výsledek hodnocení přesnosti zástupného modelu?
Jaký je výsledek hodnocení přesnosti zástupného modelu?
Signup and view all the answers
Jaký efekt má vizualizace dat na řadu čísel?
Jaký efekt má vizualizace dat na řadu čísel?
Signup and view all the answers
Jaký je hlavní přínos bublinového grafu oproti bodovému grafu?
Jaký je hlavní přínos bublinového grafu oproti bodovému grafu?
Signup and view all the answers
Co zahrnuje proces čištění dat?
Co zahrnuje proces čištění dat?
Signup and view all the answers
Jaký je cíl odstranění neaktuálních nebo irelevantních dat?
Jaký je cíl odstranění neaktuálních nebo irelevantních dat?
Signup and view all the answers
Co je klíčovou výhodou čištění dat před analýzou?
Co je klíčovou výhodou čištění dat před analýzou?
Signup and view all the answers
Jaké úpravy dat mohou být provedeny při práci s prázdnými hodnotami?
Jaké úpravy dat mohou být provedeny při práci s prázdnými hodnotami?
Signup and view all the answers
Jaký je cíl feature engineering?
Jaký je cíl feature engineering?
Signup and view all the answers
Co zahrnuje proces škálování dat?
Co zahrnuje proces škálování dat?
Signup and view all the answers
Jaký je hlavní účel A/B testování?
Jaký je hlavní účel A/B testování?
Signup and view all the answers
Jaký scénář je typickým příkladem modelu pro detekci anomálií?
Jaký scénář je typickým příkladem modelu pro detekci anomálií?
Signup and view all the answers
Která možnost popisuje správný způsob výběru relevantních vlastností?
Která možnost popisuje správný způsob výběru relevantních vlastností?
Signup and view all the answers
Jakým způsobem se obvykle nakládá s duplicity v datech?
Jakým způsobem se obvykle nakládá s duplicity v datech?
Signup and view all the answers
Jakým způsobem se kódují kategoriální data?
Jakým způsobem se kódují kategoriální data?
Signup and view all the answers
Study Notes
Explainable AI (XAI)
- XAI aims to make AI models understandable and transparent to users, explaining how they work, make decisions, and enabling interpretation.
- This increases trust, safety, and accountability in AI systems deployment.
Interpretable Models
- Deep explanations - modified deep learning techniques to learn explainable functions.
- Interpretable Models - Techniques to learn more structured, interpretable, and causal models.
- Model Induction - Techniques to derive an explainable model from any model as a black box.
Characteristics of Easily Interpretable Models
- Simplicity is key- using algorithms that create interpretable models, such as linear regression, logistic regression, and decision trees.
- Linearity: whether the model assumes a linear relationship (e.g., linear regression = yes, decision trees = no).
- Monotonicity: whether the output increases or decreases consistently with the input (e.g., logistic regression = yes, kNN = no).
- Interaction: if the model considers relationships between variables (e.g., decision trees = yes, linear regression = no).
Post-hoc Interpretation Techniques
- SHAP (Shapley Additive Explanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Feature importance graphs
- Partial dependence plots
Global Surrogate Models
- Create a black box model from data set X.
- Choose an interpretable model (e.g., linear model, decision tree).
- Train the interpretable model (surrogate model) on dataset X and predictions from the black box model.
- Evaluate the surrogate model's ability to replicate the black box model's predictions.
- Interpret the surrogate model.
Data Visualization
- Data visualization is a tool for effectively communicating information using visual representations to explore data and reveal insights.
- Enables detailed examination and reveals patterns that might not be apparent in numerical data, such as Anscombe's Quartet.
- Crucial for presenting results.
Histograms
- Graphical representations of data distributions.
- Displays frequencies within intervals.
- Horizontal axis shows intervals, vertical axis represents frequency or relative frequency within each interval.
- Higher bars indicate higher frequencies in that interval. Rectangular bars (or bins) represent intervals.
Other Visualizations
- Line graphs are suitable for showing trends over time.
Data Cleaning
- Aims to improve data quality for analysis and modeling.
- Address incomplete, incorrect, or invalid data.
- Remove duplicates.
- Fill in missing values.
- Standardize data formats (e.g., dates, currencies, units).
- Remove unnecessary or irrelevant data.
- Correct errors in data entry.
Feature Engineering
- Process of creating and modifying input data (features) to improve machine learning model performance.
- This involves creating new, relevant features or transforming existing ones to enhance model prediction capabilities.
- Includes selecting relevant features, creating new features, scaling/normalizing, encoding categorical values.
A/B Testing
- Evaluates two variants (A and B) to determine which performs better concerning a specific metric.
- Commonly used in marketing, web design, and product optimization.
Data Scaling
- Transforming data to a common scale to enhance model performance.
- Ensures features with larger values don't disproportionately influence the model.
Anomalous Detection Models
- Identifying unusual patterns or data points in a dataset.
- Used in finance, predictive maintenance (identifying equipment malfunctions), cybersecurity (detecting network attacks), and medical diagnostics.
LLM and Prompt Engineering
- LLM stands for Large Language Model – a type of neural network.
- Prompt engineering is the process of structuring prompts or questions to the model to achieve optimal responses maximizing results.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Enhances LLMs by incorporating external data.
- Useful when the training data doesn't include the necessary information.
- Leverages external data sources for more comprehensive and context-rich responses.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Tento kvíz se zaměřuje na vysvětlitelnou umělou inteligenci (XAI) a její schopnost zvyšovat transparentnost AI modelů. Zahrnuje techniky, jako jsou hluboké učení a interpretovatelné modely, a klade důraz na klíčové vlastnosti, které činí modely snadno pochopitelnými. Otestujte své znalosti a prozkoumejte důležitost interpretovatelnosti v AI.