ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂಬುದು ಭೋಜನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುವ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ತಳ್ಳಿದಾಗ, ಸಾಲವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಸಾಗಣೆಯನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಯೋಚಿಸಿದ್ದರೆ, ಸರಿ, ಆದರೆ ಏಕೆ ಹಾಗೆ ಮಾಡಿತು... ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ. ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಿಚ್ಚಿಡೋಣ - ಯಾವುದೇ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಇಲ್ಲ, ಕೇವಲ ವಿಧಾನಗಳು, ರಾಜಿ-ವಹಿವಾಟುಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಕಠಿಣ ಸತ್ಯಗಳು.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 AI ಪಕ್ಷಪಾತ ಎಂದರೇನು?
AI ಪಕ್ಷಪಾತ, ಅದರ ಮೂಲಗಳು, ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.
🔗 ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI ಎಂದರೇನು?
ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ AI, ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಪಯೋಗಗಳು, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
🔗 ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
AI ಹುಮನಾಯ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.
🔗 AI ತರಬೇತುದಾರ ಎಂದರೇನು?
AI ತರಬೇತುದಾರರು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂದರೆ ಏನು?
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂದರೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾನವರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು - ಕೇವಲ ಗಣಿತ ಮಾಂತ್ರಿಕರಲ್ಲ, ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತರಾದ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನರು. NIST ಇದನ್ನು ನಾಲ್ಕು ತತ್ವಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ: ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು , ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುವುದು, ವಿವರಣೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು ( ಮಾದರಿಗೆ ನಿಷ್ಠರಾಗಿರುವುದು), ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು (ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ತಿಳಿದಿರುವುದನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳಬೇಡಿ) [1].
ಸ್ವಲ್ಪ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಅಂಶವನ್ನು ಬದಿಗಿಟ್ಟು ನೋಡಿದರೆ: ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೊಮೇನ್ಗಳು ಇದನ್ನು ಮೊದಲೇ ಮುಂದಿಟ್ಟವು, ನಿಖರವಾಗಿ ಉಳಿಯುವ ಆದರೆ "ಲೂಪ್ನಲ್ಲಿ" ನಂಬುವಷ್ಟು ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡವು. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಕಸದ ಬುಟ್ಟಿಗೆ ಹಾಕದೆ
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ನೀವು ಯೋಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ 💡
-
ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತು - ಜನರು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದಾದ, ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ.
-
ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ - ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅಚ್ಚರಿಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಮೇಲ್ಮೈ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
-
ನಿಯಂತ್ರಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು - EU ನಲ್ಲಿ, AI ಕಾಯಿದೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕರ್ತವ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜನರು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಅವರಿಗೆ ತಿಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು AI-ರಚಿತ ಅಥವಾ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಮಾಡಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು [2].
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ - ಸುಂದರವಾದ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳು ವಿವರಣೆಗಳಲ್ಲ. ಒಳ್ಳೆಯ ವಿವರಣೆಯು ಮುಂದೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಅನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವುದು ✅
ನೀವು ಯಾವುದೇ XAI ವಿಧಾನವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ, ಇವುಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ:
-
ನಿಷ್ಠೆ - ವಿವರಣೆಯು ಮಾದರಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಕೇವಲ ಸಮಾಧಾನಕರ ಕಥೆಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತದೆಯೇ?
-
ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತತೆ - ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಇಳಿಜಾರುಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ; ವೈದ್ಯರು ವಿರುದ್ಧಾರ್ಥಕ ಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ; ಗ್ರಾಹಕರು ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ಕಾರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ.
-
ಸ್ಥಿರತೆ - ಸಣ್ಣ ಇನ್ಪುಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಕಥೆಯನ್ನು A ನಿಂದ Z ಗೆ ತಿರುಗಿಸಬಾರದು.
-
ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ - ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಏನು ಬದಲಾಗಿರಬಹುದು?
-
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆ - ವಿವರಣೆಗಳು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕು, ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ಬಣ್ಣ ಹಚ್ಚಬಾರದು.
-
ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ - ಇದು ಒಂದು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿ ನಡವಳಿಕೆಯ ಜಾಗತಿಕ
ನೀವು ಒಂದೇ ಒಂದು ವಿಷಯವನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಂಡರೆ: ಉಪಯುಕ್ತ ವಿವರಣೆಯು ಯಾರೊಬ್ಬರ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅವರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನೂ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು ಬಹಳಷ್ಟು ಕೇಳುವ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು 🧩
-
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ vs ವಿವರಣೆ - ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಮಾದರಿಯು ಓದಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿದೆ (ಉದಾ, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಮರ). ವಿವರಣೆ: ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಮೇಲೆ ಒಂದು ವಿಧಾನವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
-
ಸ್ಥಳೀಯ vs ಜಾಗತಿಕ - ಸ್ಥಳೀಯವು ಒಂದು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ; ಜಾಗತಿಕವು ಒಟ್ಟಾರೆ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುತ್ತದೆ.
-
ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ vs ಇಂಟರ್ನಿಕ್ - ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ; ಇಂಟರ್ನಿಕ್ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಹೌದು, ಈ ಸಾಲುಗಳು ಮಸುಕಾಗಿವೆ. ಅದು ಸರಿ; ಭಾಷೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ನಿಮ್ಮ ಅಪಾಯದ ನೋಂದಣಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.
ಜನಪ್ರಿಯ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ವಿಧಾನಗಳು - ಪ್ರವಾಸ 🎡
ಮ್ಯೂಸಿಯಂ ಆಡಿಯೋ ಗೈಡ್ನ ವಾತಾವರಣವಿರುವ ಆದರೆ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯ ಸುಂಟರಗಾಳಿ ಪ್ರವಾಸ ಇಲ್ಲಿದೆ.
1) ಸಂಯೋಜಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
-
SHAP - ಆಟದ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ವಿಚಾರಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಂಯೋಜಕ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಏಕೀಕೃತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಕ್ಕಾಗಿ ಇಷ್ಟವಾಯಿತು [3].
2) ಸ್ಥಳೀಯ ಬದಲಿ ಮಾದರಿಗಳು
-
LIME - ವಿವರಿಸಬೇಕಾದ ನಿದರ್ಶನದ ಸುತ್ತ ಸರಳ, ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯವಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ತ್ವರಿತ, ಮಾನವ-ಓದಬಲ್ಲ ಸಾರಾಂಶಗಳು. ಡೆಮೊಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಅಭ್ಯಾಸ-ವೀಕ್ಷಣೆ ಸ್ಥಿರತೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ [4].
3) ಆಳವಾದ ಬಲೆಗಳಿಗೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು
-
ಸಂಯೋಜಿತ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳು - ಬೇಸ್ಲೈನ್ನಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಆರೋಪಿಸುತ್ತದೆ; ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೃಷ್ಟಿ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಮೂಲತತ್ವಗಳು; ಬೇಸ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ ಕಾಳಜಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ [1].
4) ಉದಾಹರಣೆ ಆಧಾರಿತ ವಿವರಣೆಗಳು
-
ವಿರುದ್ಧವಾದ ಸಂಗತಿಗಳು - “ಯಾವ ಕನಿಷ್ಠ ಬದಲಾವಣೆಯು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತಿರುಗಿಸುತ್ತಿತ್ತು?” ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ-Y ಪಡೆಯಲು X ಮಾಡಿ [1].
5) ಮೂಲಮಾದರಿಗಳು, ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಗಶಃ ಅವಲಂಬನೆ
-
ಮೂಲಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ; ನಿಯಮಗಳು ಆದಾಯ > X ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸ = ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ನಂತರ ಅನುಮೋದಿಸಿ ; ಭಾಗಶಃ ಅವಲಂಬನೆಯು ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೇಲೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸರಾಸರಿ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಳ ವಿಚಾರಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
6) ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ
-
ಟೋಕನ್/ಸ್ಪ್ಯಾನ್ಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗಳು. ಉಪಯುಕ್ತ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ: ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ಹೀಟ್ಮ್ಯಾಪ್ಗಳು ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ [5].
ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಒಂದು ತ್ವರಿತ (ಸಂಯೋಜಿತ) ಪ್ರಕರಣ 🧪
ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಸಾಲದಾತನು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಬೂಸ್ಟ್ಡ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾನೆ. ಸ್ಥಳೀಯ SHAP ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ (“ಸಾಲದಿಂದ ಆದಾಯಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಚಾಲಕಗಳಾಗಿವೆ.”) [3]. ಒಂದು ವಿರುದ್ಧವಾದ ಪದರವು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಸಹಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (“ಆವರ್ತಕ ಬಳಕೆಯನ್ನು ~10% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತಿರುಗಿಸಲು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಠೇವಣಿಗಳಲ್ಲಿ £1,500 ಸೇರಿಸಿ.”) [1]. ಆಂತರಿಕವಾಗಿ, ತಂಡವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕೀಕರಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು , ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳು ಕೇವಲ ವೇಷದಲ್ಲಿರುವ ಎಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು [5]. ಒಂದೇ ಮಾದರಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು-ಗ್ರಾಹಕರು, ಆಪ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ವಿವರಣೆಗಳು.
ವಿಚಿತ್ರವಾದ ಅಂಶ: ವಿವರಣೆಗಳು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು 🙃
ಕೆಲವು ಲವಣಾಂಶ ವಿಧಾನಗಳು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಮನವರಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತವೆ. ನೈರ್ಮಲ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು ಮೂಲಭೂತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಿವೆ, ಇದು ತಪ್ಪು ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅನುವಾದ: ಸುಂದರವಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಶುದ್ಧ ರಂಗಭೂಮಿಯಾಗಿರಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ವಿವರಣಾ ವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ [5].
ಅಲ್ಲದೆ, ವಿರಳ ≠ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ. ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ ಕಾರಣವು ದೊಡ್ಡ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು. ವಿವರಣೆಯಲ್ಲಿನ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿರೋಧಾಭಾಸಗಳು ನಿಜವಾದ ಮಾದರಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು - ಅಥವಾ ಕೇವಲ ಶಬ್ದ. ಯಾವುದು ಯಾವುದು ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ.
ಆಡಳಿತ, ನೀತಿ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಮಾನದಂಡ 🏛️
ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರು ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ. EU , AI ಕಾಯಿದೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಜನರು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಿದಾಗ ಅವರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿನಾಯಿತಿಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟು (ಉದಾ. ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಬಳಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ) ಸೂಕ್ತವಾದ ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ AI-ರಚಿತ ಅಥವಾ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೂಡಿದ ವಿಷಯವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ [2]. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಜನರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದಾದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು NIST
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು - ಒಂದು ತ್ವರಿತ ನಕ್ಷೆ 🗺️
-
ನಿರ್ಧಾರದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ - ಯಾರಿಗೆ ವಿವರಣೆ ಬೇಕು, ಮತ್ತು ಯಾವ ಕ್ರಮಕ್ಕಾಗಿ?
-
ವಿಧಾನವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿ.
-
ದೃಷ್ಟಿ ಅಥವಾ NLP ಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾದ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ವಿಧಾನಗಳು [1].
-
ನಿಮಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಬೇಕಾದಾಗ ಕೋಷ್ಟಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ SHAP ಅಥವಾ LIME [3][4].
-
ಗ್ರಾಹಕರು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮನವಿಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಅಂಶಗಳು [1].
-
-
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗೇಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ - ನಿಷ್ಠೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ಸ್ಥಿರತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು [5].
-
ಅಳತೆ ಯೋಜನೆ - ವಿವರಣೆಗಳು ಲಾಗ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದಂತಿರಬೇಕು.
-
ದಾಖಲೆ ಮಿತಿಗಳು - ಯಾವುದೇ ವಿಧಾನವು ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ; ತಿಳಿದಿರುವ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ - ನೀವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿಯೇ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ನಿಮಗೆ ವಿವರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಕೇವಲ ಕಂಪನಗಳು ಮಾತ್ರ ಇರಬಹುದು.
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ - ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಆಯ್ಕೆಗಳು 🧮
ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಚಿತ್ರ; ನಿಜ ಜೀವನವು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿದೆ.
| ಉಪಕರಣ / ವಿಧಾನ | ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ಬೆಲೆ | ಅದು ಅವರಿಗೆ ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ |
|---|---|---|---|
| ಆಕಾರ | ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು | ಉಚಿತ/ಮುಕ್ತ | ಸಂಯೋಜನೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು-ಸ್ಥಿರ, ಹೋಲಿಸಬಹುದಾದ [3]. |
| ಸುಣ್ಣ | ಉತ್ಪನ್ನ ತಂಡಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಕರು | ಉಚಿತ/ಮುಕ್ತ | ವೇಗದ ಸ್ಥಳೀಯ ಬದಲಿಗಳು; ಗೊಣಗಲು ಸುಲಭ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಗದ್ದಲದ [4]. |
| ಸಂಯೋಜಿತ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳು | ಆಳವಾದ ಬಲೆಗಳ ಮೇಲೆ ML ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು | ಉಚಿತ/ಮುಕ್ತ | ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಮೂಲತತ್ವಗಳೊಂದಿಗೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು [1]. |
| ವಿರೋಧಾಭಾಸಗಳು | ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರು, ಅನುಸರಣೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು | ಮಿಶ್ರಿತ | ಏನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕೆಂದು ನೇರವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ; ಸೂಪರ್ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ [1]. |
| ನಿಯಮ ಪಟ್ಟಿಗಳು / ಮರಗಳು | ಅಪಾಯ ಮಾಲೀಕರು, ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು | ಉಚಿತ/ಮುಕ್ತ | ಆಂತರಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ; ಜಾಗತಿಕ ಸಾರಾಂಶಗಳು. |
| ಭಾಗಶಃ ಅವಲಂಬನೆ | ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾರರು, ಗುಣಮಟ್ಟ | ಉಚಿತ/ಮುಕ್ತ | ಶ್ರೇಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. |
| ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು | ವಿನ್ಯಾಸಕರು, ವಿಮರ್ಶಕರು | ಉಚಿತ/ಮುಕ್ತ | ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಮಾನವ ಸ್ನೇಹಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳು; ಸಂಬಂಧಿತ. |
| ಪರಿಕರ ವೇದಿಕೆಗಳು | ವೇದಿಕೆ ತಂಡಗಳು, ಆಡಳಿತ | ವಾಣಿಜ್ಯ | ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ + ವಿವರಣೆ + ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ. |
ಹೌದು, ಜೀವಕೋಶಗಳು ಅಸಮಾನವಾಗಿವೆ. ಅದೇ ಜೀವನ.
ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಗಾಗಿ ಸರಳವಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು 🛠️
ಹಂತ 1 - ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಯಾರ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗೆ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದಿಕೆಯು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮೇಲ್ಮನವಿ ಪತ್ರದಂತೆಯೇ ಅಲ್ಲ.
ಹಂತ 2 - ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆರಿಸಿ.
-
ಸಾಲಗಳಿಗೆ ಕೋಷ್ಟಕ ಅಪಾಯದ ಮಾದರಿ - ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಸಾಲಗಳಿಗೆ SHAP ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ಆಶ್ರಯಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರತಿವಾದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ [3][1].
-
ದೃಷ್ಟಿ ವರ್ಗೀಕರಣ - ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅಂತಹುದೇ ಬಳಸಿ; ಲವಣಾಂಶದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ವಿವೇಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ [1][5].
ಹಂತ 3 - ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
ವಿವರಣೆಯ ಸ್ಥಿರತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ; ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಿ; ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಉನ್ನತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಮರುತರಬೇತಿಗೆ ಹುಚ್ಚುಚ್ಚಾಗಿ ಚಲಿಸಿದರೆ, ವಿರಾಮಗೊಳಿಸಿ.
ಹಂತ 4 - ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ.
ಚಾರ್ಟ್ಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಮುಂದಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸವಾಲು ಮಾಡಲು ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಿ - ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ನಿಯಮಗಳು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಇದು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿದೆ [2].
ಹಂತ 5 - ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.
ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿವರಣೆಯ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ವಿವರಣೆಗಳು ಅಪಾಯದ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ, ಕಾಸ್ಮೆಟಿಕ್ ದೋಷವಲ್ಲ.
ಆಳವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ 1: ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ vs ಜಾಗತಿಕ ವಿವರಣೆಗಳು 🔍
-
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಪ್ರಕರಣವು ಆ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಲೋಕಲ್
-
ಮಾದರಿಯ ಕಲಿತ ನಡವಳಿಕೆಯು ನೀತಿ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಗ್ಲೋಬಲ್
ಎರಡನ್ನೂ ಮಾಡಿ. ನೀವು ಸೇವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತ ವಿಮರ್ಶೆಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು.
ಆಳವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ 2: ಆಶ್ರಯ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮನವಿಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತಿವಾದಗಳು 🔄
ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಜನರು ಕನಿಷ್ಠ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ವಿರುದ್ಧವಾದ ವಿವರಣೆಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಅದನ್ನೇ ಮಾಡುತ್ತವೆ - ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ ಫಲಿತಾಂಶವು ತಿರುಗುತ್ತದೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯವನ್ನು ಗೌರವಿಸಬೇಕು . ಬದಲಾಗದ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಯಾರಿಗಾದರೂ ಹೇಳುವುದು ಯೋಜನೆಯಲ್ಲ, ಅದು ಕೆಂಪು ಧ್ವಜ.
ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ 3: ನೈರ್ಮಲ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆ 🧪
ನೀವು ಲವಣಾಂಶ ನಕ್ಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ವಿವೇಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತೀರಿ. ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕಗೊಳಿಸಿದಾಗಲೂ ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ - ಅಂದರೆ ಅವು ಕಲಿತ ಪುರಾವೆಗಳಲ್ಲ, ಅಂಚುಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಕಶ್ಚರ್ಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿರಬಹುದು. ಸುಂದರವಾದ ಹೀಟ್ಮ್ಯಾಪ್ಗಳು, ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಕಥೆ. CI/CD [5] ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
ಪ್ರತಿ ಸಭೆಯಲ್ಲೂ ಬರುವ FAQ 🤓
ಪ್ರಶ್ನೆ: ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಗೆ ಸಮಾನವೇ?
ಉ: ಇಲ್ಲ. ವಿವರಣೆಗಳು ನೋಡಲು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾದ ಮತ್ತು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಒಂದು ಆಸ್ತಿಯಾಗಿದೆ . ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ, ಒಂದೇ ಅಲ್ಲ.
ಪ್ರಶ್ನೆ: ಸರಳ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮವೇ?
ಉ: ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ. ಆದರೆ ಸರಳ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಇನ್ನೂ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸರಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿ.
ಪ್ರಶ್ನೆ: ವಿವರಣೆಗಳು ಐಪಿ ಸೋರಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆಯೇ?
ಉ: ಅವರು ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿವರಗಳನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡಿ; ನೀವು ಏನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂದು ದಾಖಲಿಸಿ.
ಪ್ರಶ್ನೆ: ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ ಅದನ್ನು ಮುಗಿದಿದೆ ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದೇ?
ಉ: ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಲ್ಲ. ಸಂದರ್ಭ ಅಥವಾ ಆಶ್ರಯವಿಲ್ಲದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಬಾರ್ಗಳು ಅಲಂಕಾರ.
ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ, ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಓದಿಲ್ಲ 🌯
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂದರೆ ಮಾದರಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವ ವಿಭಾಗ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿವರಣೆಗಳು ನಿಷ್ಠೆ, ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. SHAP, LIME, ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ-ವಾಕ್ಯಾತ್ಮಕಗಳಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ - ಅವುಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಬಳಸಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಜನರು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿ. ಮತ್ತು ನೆನಪಿಡಿ, ನುಣುಪಾದ ದೃಶ್ಯಗಳು ರಂಗಭೂಮಿಯಾಗಿರಬಹುದು; ನಿಮ್ಮ ವಿವರಣೆಗಳು ಮಾದರಿಯ ನಿಜವಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಬೇಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಜೀವನಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ - ಇದು ಹೊಳಪುಳ್ಳ ಆಡ್-ಆನ್ ಅಲ್ಲ, ನೀವು ಹೇಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ರವಾನಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದರ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗೆ ಧ್ವನಿ ನೀಡುವಂತಿದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಗೊಣಗುತ್ತದೆ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಅತಿಯಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ನೀವು ಕೇಳಬೇಕಾದದ್ದನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿಷಯವನ್ನು, ಸರಿಯಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ, ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೇಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ. ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಉತ್ತಮ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹಾಕಿ. 🎯
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
[1] NIST IR 8312 - ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಾಲ್ಕು ತತ್ವಗಳು . ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆ. ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
[2] ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689 - ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಾಯ್ದೆ (ಅಧಿಕೃತ ಜರ್ನಲ್/EUR-ಲೆಕ್ಸ್) . ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
[3] ಲುಂಡ್ಬರ್ಗ್ & ಲೀ (2017) - “ಮಾದರಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಏಕೀಕೃತ ವಿಧಾನ.” arXiv. ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
[4] ರಿಬೈರೋ, ಸಿಂಗ್ & ಗೆಸ್ಟ್ರಿನ್ (2016) - “ನಾನು ನಿನ್ನನ್ನು ಏಕೆ ನಂಬಬೇಕು?” ಯಾವುದೇ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರನ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು. arXiv. ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
[5] ಅಡೆಬಾಯೊ ಮತ್ತು ಇತರರು (2018) - “ಸಾಲಿಸಿನ್ಸಿ ನಕ್ಷೆಗಳಿಗಾಗಿ ನೈರ್ಮಲ್ಯ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು.” ನ್ಯೂರಿಐಪಿಎಸ್ (ಪೇಪರ್ ಪಿಡಿಎಫ್). ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ