Vysvětlitelná AI a interpretovatelné modely

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Jaký je hlavní cíl machine learningu?

Zlepšit výkon počítačů ve stanoveném úkolu. (correct)

Naučit počítače programovat bez pokynů.

Umožnit počítačům provádět úkoly bez dat.

Vyvinout nové algoritmy pro psaní textu.

Co zahrnuje prompt engineering?

Psaní jasných instrukcí pro počítače.

Vyhodnocení výstupů jazykových modelů.

Strukturování vstupů do jazykových modelů. (correct)

Vytváření nových jazykových modelů.

Jaké je typické použití modelu pro detekci anomálií v kybernetické bezpečnosti?

Identifikace poruch v síťovém hardwaru.

Odhalení podezřelých webových stránek.

Monitorování uživatelských aktivit na zařízeních.

Detekce útoků v síťovém provozu. (correct)

Co znamená zkratka LLM?

Neuronová síť s architekturou transformátoru. Signup and view all the answers

Jaké je využití techniky Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

Obohacení jazykových modelů o externí data. Signup and view all the answers

Jaký je hlavní cíl Explainable AI (XAI)?

Zajistit, aby modely AI byly pochopitelné a transparentní pro uživatele. Signup and view all the answers

Která z následujících technik slouží ke zvýšení vysvětlitelnosti modelu?

Hluboké vysvětlení Signup and view all the answers

Jaké modely jsou běžně považovány za snadno interpretovatelné?

Rozhodovací stromy Signup and view all the answers

Které z následujících charakteristik platí pro modely interpretovatelné v souladu s kritériem monotónnosti?

Výstup rychle roste při zvyšování vstupu. Signup and view all the answers

Jaká technika je příkladem post-hoc interpretace modelů?

SHAP Signup and view all the answers

Co neplatí pro základy interpretovatelnosti modelů?

Všechny použití algoritmů zvyšují interpretovatelnost. Signup and view all the answers

Jaké jsou vhodné úlohy pro lineární regrese?

Regrese Signup and view all the answers

Co zahrnuje přístup globálních zástupných modelů?

Vytváření interpretovatelného modelu na základě komplexního modelu. Signup and view all the answers

Jaký je primární účel globálních zástupných modelů?

Napodobit chování složitého modelu jednoduchým modelem Signup and view all the answers

Jaký typ modelu bývá často zvolen jako zástupný model?

Rozhodovací strom Signup and view all the answers

Co je charakteristické pro histogram?

Znázorňuje četnosti v rámci daného intervalu hodnot Signup and view all the answers

Jaký krok následuje po trénování složitého modelu v procesu globálních zástupných modelů?

Výběr jednoduchého modelu Signup and view all the answers

Jaký je účel histogramu v analýze dat?

Identifikace charakteristik distribuce dat Signup and view all the answers

Jaká velikost intervalů v histogramu může ovlivnit jeho vzhled?

Příliš velké intervaly mohou zvýraznit šum Signup and view all the answers

Jakou metodu lze použít k vizualizaci dat?

MS Excel Signup and view all the answers

Jakým způsobem histogram zobrazuje intervaly hodnot?

Intervaly tvoří spojité škály bez mezer Signup and view all the answers

Jaké grafy jsou vhodné pro zobrazení kategorií dat?

Sloupcové grafy Signup and view all the answers

Jaké je hlavní pravidlo pro začátek svislé osy u sloupcového grafu?

Osa musí začínat na nule Signup and view all the answers

Jaký je výsledek hodnocení přesnosti zástupného modelu?

Odhaduje, jak dobře zástupný model napodobuje složitý model Signup and view all the answers

Jaký efekt má vizualizace dat na řadu čísel?

Umožňuje lepší porozumění informacím Signup and view all the answers

Jaký je hlavní přínos bublinového grafu oproti bodovému grafu?

Zobrazení třetí proměnné pomocí velikosti bubliny Signup and view all the answers

Co zahrnuje proces čištění dat?

Nahrazení chybějících hodnot a odstranění duplikátů Signup and view all the answers

Jaký je cíl odstranění neaktuálních nebo irelevantních dat?

Zajistit, že data jsou relevantní pro konkrétní analýzu Signup and view all the answers

Co je klíčovou výhodou čištění dat před analýzou?

Zlepšení kvality a spolehlivosti dat Signup and view all the answers

Jaké úpravy dat mohou být provedeny při práci s prázdnými hodnotami?

Odstranit je. Signup and view all the answers

Jaký je cíl feature engineering?

Vytvoření nových, relevantních vlastností pro zlepšení výkonu modelu. Signup and view all the answers

Co zahrnuje proces škálování dat?

Úprava hodnot do jednotného měřítka. Signup and view all the answers

Jaký je hlavní účel A/B testování?

Porovnat dvě varianty a zjistit, která je výkonnější. Signup and view all the answers

Jaký scénář je typickým příkladem modelu pro detekci anomálií?

Identifikace neobvyklých transakcí v bankovních datech. Signup and view all the answers

Která možnost popisuje správný způsob výběru relevantních vlastností?

Zaměřit se na vlastnosti, které mají největší vliv na model. Signup and view all the answers

Jakým způsobem se obvykle nakládá s duplicity v datech?

Duplicitní data se obvykle odstraňují. Signup and view all the answers

Jakým způsobem se kódují kategoriální data?

Převedením na číselné hodnoty. 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.

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.