విందులో చక్కగా వినిపించే పదబంధాలలో వివరణాత్మక AI ఒకటి మరియు అల్గోరిథం వైద్య నిర్ధారణను ప్రేరేపించినప్పుడు, రుణాన్ని ఆమోదించినప్పుడు లేదా షిప్మెంట్ను ఫ్లాగ్ చేసిన క్షణంలో ఇది చాలా ముఖ్యమైనదిగా మారుతుంది. మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచించినట్లయితే, సరే, కానీ ఎందుకు అలా చేసింది... మీరు ఇప్పటికే వివరణాత్మక AI ప్రాంతంలో ఉన్నారు. ఆలోచనను సాధారణ భాషలో విప్పుదాం - మ్యాజిక్ లేదు, కేవలం పద్ధతులు, ట్రేడ్-ఆఫ్లు మరియు కొన్ని కఠినమైన సత్యాలు.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI పక్షపాతం అంటే ఏమిటి?
AI పక్షపాతం, దాని మూలాలు, ప్రభావాలు మరియు ఉపశమన వ్యూహాలను అర్థం చేసుకోండి.
🔗 ప్రిడిక్టివ్ AI అంటే ఏమిటి?
అంచనా వేసే AI, సాధారణ ఉపయోగాలు, ప్రయోజనాలు మరియు ఆచరణాత్మక పరిమితులను అన్వేషించండి.
🔗 హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్ AI అంటే ఏమిటి?
హ్యూమనాయిడ్ రోబోట్లకు AI ఎలా శక్తినిస్తుందో తెలుసుకోండి, సామర్థ్యాలు, ఉదాహరణలు మరియు సవాళ్లు.
🔗 AI ట్రైనర్ అంటే ఏమిటి?
AI శిక్షకులు ఏమి చేస్తారు, అవసరమైన నైపుణ్యాలు మరియు కెరీర్ మార్గాలను కనుగొనండి.
వివరించదగిన AI అంటే ఏమిటి
వివరించదగిన AI అనేది AI వ్యవస్థలను రూపొందించడం మరియు ఉపయోగించడం, తద్వారా వాటి అవుట్పుట్లను మానవులు అర్థం చేసుకోగలరు - గణిత విజార్డ్లు మాత్రమే కాకుండా నిర్ణయాల ద్వారా ప్రభావితమైన లేదా బాధ్యత వహించే నిర్దిష్ట వ్యక్తులు. NIST దీనిని నాలుగు సూత్రాలుగా విడదీస్తుంది: వివరణను అందించడం , ప్రేక్షకులకు అర్థమయ్యేలా చేయడం , వివరణ ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడం ( మోడల్కు నమ్మకంగా ఉండటం) మరియు జ్ఞాన పరిమితులను (సిస్టమ్కు తెలిసిన వాటిని అతిగా చెప్పవద్దు) [1].
ఒక చిన్న చారిత్రక విషయాన్ని పక్కన పెడితే: భద్రతకు కీలకమైన డొమైన్లు దీనిపై ముందుగానే ముందుకు వచ్చాయి, "లూప్లో" విశ్వసించేంత ఖచ్చితమైనవి అయినప్పటికీ అర్థం చేసుకోగలిగే నమూనాల కోసం లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. నార్త్ స్టార్ పనితీరును చెత్తబుట్టలో వేయకుండా
వివరించదగిన AI మీరు అనుకున్నదానికంటే ఎందుకు ముఖ్యమైనది 💡
-
నమ్మకం మరియు దత్తత - ప్రజలు ప్రశ్నించగల, ప్రశ్నించగల మరియు సరిదిద్దగల వ్యవస్థలను అంగీకరిస్తారు.
-
ప్రమాదం మరియు భద్రత - స్కేల్లో మిమ్మల్ని ఆశ్చర్యపరిచే ముందు ఉపరితల వైఫల్య మోడ్లను వివరిస్తుంది.
-
నియంత్రణ అంచనాలు - EUలో, AI చట్టం స్పష్టమైన పారదర్శకత విధులను నిర్దేశిస్తుంది - ఉదా., ప్రజలు కొన్ని సందర్భాలలో AIతో ఎప్పుడు సంభాషిస్తున్నారో చెప్పడం మరియు AI-సృష్టించిన లేదా మార్చబడిన కంటెంట్ను సముచితంగా లేబుల్ చేయడం [2].
నిజాయితీగా చెప్పండి - అందమైన డాష్బోర్డ్లు వివరణలు కావు. మంచి వివరణ ఒక వ్యక్తి తర్వాత ఏమి చేయాలో నిర్ణయించుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
వివరించదగిన AI ని ఏది ఉపయోగకరంగా చేస్తుంది ✅
మీరు ఏదైనా XAI పద్ధతిని మూల్యాంకనం చేసేటప్పుడు, వీటిని అడగండి:
-
విశ్వసనీయత - వివరణ మోడల్ ప్రవర్తనను ప్రతిబింబిస్తుందా లేదా కేవలం ఓదార్పునిచ్చే కథను చెబుతుందా?
-
ప్రేక్షకులకు ఉపయోగం - డేటా శాస్త్రవేత్తలు ప్రవణతలను కోరుకుంటారు; వైద్యులు వ్యతిరేక వాస్తవాలు లేదా నియమాలను కోరుకుంటారు; కస్టమర్లు సాధారణ భాషా కారణాలను మరియు తదుపరి దశలను కోరుకుంటారు.
-
స్థిరత్వం - చిన్న ఇన్పుట్ మార్పులు కథను A నుండి Z కి మార్చకూడదు.
-
కార్యాచరణ - అవుట్పుట్ అవాంఛనీయంగా ఉంటే, ఏమి మారి ఉండవచ్చు?
-
అనిశ్చితి గురించి నిజాయితీ - వివరణలు పరిమితులను బహిర్గతం చేయాలి, వాటిపై రంగులు వేయకూడదు.
-
పరిధి స్పష్టత - ఇది ఒక అంచనాకు స్థానిక నమూనా ప్రవర్తన యొక్క ప్రపంచ
మీరు ఒక విషయం మాత్రమే గుర్తుంచుకుంటే: ఉపయోగకరమైన వివరణ ఒకరి మానసిక స్థితిని మాత్రమే కాకుండా వారి నిర్ణయాన్ని మారుస్తుంది.
మీరు చాలా వినే కీలక భావనలు 🧩
-
వివరణాత్మకత vs వివరణాత్మకత - వివరణాత్మకత: మోడల్ చదవడానికి చాలా సులభం (ఉదాహరణకు, ఒక చిన్న చెట్టు). వివరణాత్మకత: సంక్లిష్టమైన నమూనాను స్పష్టంగా చేయడానికి పైన ఒక పద్ధతిని జోడించండి.
-
లోకల్ vs గ్లోబల్ - లోకల్ ఒక నిర్ణయాన్ని వివరిస్తుంది; గ్లోబల్ మొత్తం ప్రవర్తనను సంగ్రహిస్తుంది.
-
పోస్ట్-హాక్ vs ఇన్స్టింక్టివ్ - పోస్ట్-హాక్ శిక్షణ పొందిన బ్లాక్ బాక్స్ను వివరిస్తుంది; ఇన్స్టింక్ అంతర్గతంగా అర్థమయ్యే నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది.
అవును, ఈ పంక్తులు అస్పష్టంగా ఉన్నాయి. పర్వాలేదు; భాష అభివృద్ధి చెందుతుంది; మీ రిస్క్ రిజిస్టర్ అభివృద్ధి చెందదు.
ప్రసిద్ధ వివరించదగిన AI పద్ధతులు - పర్యటన 🎡
మ్యూజియం ఆడియో గైడ్ వైబ్తో కూడిన సుడిగాలి పర్యటన ఇదిగో, కానీ దాని నిడివి తక్కువ.
1) సంకలిత లక్షణ లక్షణాలు
-
SHAP - గేమ్-సిద్ధాంత ఆలోచనల ద్వారా ప్రతి లక్షణాన్ని ఒక నిర్దిష్ట అంచనాకు సహకారాన్ని కేటాయిస్తుంది. స్పష్టమైన సంకలిత వివరణలు మరియు నమూనాలలో ఏకీకృత వీక్షణ కోసం నేను ఇష్టపడ్డాను [3].
2) స్థానిక సర్రోగేట్ నమూనాలు
-
LIME - వివరించాల్సిన సందర్భం చుట్టూ సరళమైన, స్థానిక నమూనాకు శిక్షణ ఇస్తుంది. సమీపంలో ముఖ్యమైన లక్షణాల యొక్క త్వరిత, మానవులు చదవగలిగే సారాంశాలు. డెమోలకు గొప్పది, ప్రాక్టీస్-వాచ్ స్థిరత్వంలో సహాయపడుతుంది [4].
3) లోతైన వలల కోసం ప్రవణత ఆధారిత పద్ధతులు
-
ఇంటిగ్రేటెడ్ గ్రేడియంట్లు - బేస్లైన్ నుండి ఇన్పుట్కు గ్రేడియంట్లను ఇంటిగ్రేట్ చేయడం ద్వారా ప్రాముఖ్యతను ఆపాదిస్తుంది; తరచుగా దృష్టి మరియు వచనం కోసం ఉపయోగిస్తారు. సున్నితమైన సిద్ధాంతాలు; బేస్లైన్లు మరియు శబ్దంతో జాగ్రత్త అవసరం [1].
4) ఉదాహరణ ఆధారిత వివరణలు
-
విరుద్ధమైనవి - “ఏ కనీస మార్పు ఫలితాన్ని తిప్పికొట్టి ఉండేది?” నిర్ణయం తీసుకోవడానికి ఇది సరైనది ఎందుకంటే ఇది సహజంగా చర్య తీసుకోదగినది-Yని పొందడానికి X చేయండి [1].
5) నమూనాలు, నియమాలు మరియు పాక్షిక ఆధారపడటం
-
ప్రోటోటైప్లు ప్రాతినిధ్య ఉదాహరణలను చూపుతాయి; నియమాలు ఆదాయం > X మరియు చరిత్ర = శుభ్రం చేసి ఆమోదించండి ; పాక్షిక ఆధారపడటం ఒక పరిధిలో లక్షణం యొక్క సగటు ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. సాధారణ ఆలోచనలు, తరచుగా తక్కువగా అంచనా వేయబడతాయి.
6) భాషా నమూనాల కోసం
-
టోకెన్/స్పాన్స్ అట్రిబ్యూషన్లు, తిరిగి పొందిన ఉదాహరణలు మరియు నిర్మాణాత్మక హేతుబద్ధతలు. సాధారణ హెచ్చరికతో ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది: చక్కని హీట్మ్యాప్లు కారణ తార్కికతకు హామీ ఇవ్వవు [5].
ఫీల్డ్ నుండి ఒక శీఘ్ర (మిశ్రమ) కేసు 🧪
మధ్య తరహా రుణదాత క్రెడిట్ నిర్ణయాల కోసం గ్రేడియంట్-బూస్ట్డ్ మోడల్ను అందిస్తుంది. స్థానిక SHAP ఏజెంట్లకు ప్రతికూల ఫలితాన్ని వివరించడంలో సహాయపడుతుంది (“ఆదాయానికి అప్పు మరియు ఇటీవలి క్రెడిట్ వినియోగం కీలకమైన డ్రైవర్లు.”) [3]. ఒక ప్రతికూల పొర సాధ్యమయ్యే సహాయాన్ని సూచిస్తుంది (“నిర్ణయాన్ని తిప్పికొట్టడానికి రివాల్వింగ్ వినియోగాన్ని ~10% తగ్గించండి లేదా ధృవీకరించబడిన డిపాజిట్లలో £1,500 జోడించండి.”) [1]. అంతర్గతంగా, బృందం యాదృచ్ఛిక పరీక్షలను , తద్వారా ముఖ్యాంశాలు కేవలం మారువేషంలో ఉన్న ఎడ్జ్ డిటెక్టర్లు కాదని నిర్ధారించుకోవచ్చు [5]. ఒకే మోడల్, విభిన్న ప్రేక్షకులు-కస్టమర్లు, ఆప్లు మరియు ఆడిటర్లకు భిన్నమైన వివరణలు.
ఇబ్బందికరమైన విషయం: వివరణలు తప్పుదారి పట్టించవచ్చు 🙃
కొన్ని లవణీయత పద్ధతులు శిక్షణ పొందిన మోడల్ లేదా డేటాతో ముడిపడి లేనప్పుడు కూడా నమ్మదగినవిగా కనిపిస్తాయి. శానిటీ తనిఖీలు కొన్ని పద్ధతులు ప్రాథమిక పరీక్షలలో విఫలమవుతాయని, తప్పుడు అవగాహనను ఇస్తాయని చూపించాయి. అనువాదం: అందమైన చిత్రాలు స్వచ్ఛమైన థియేటర్ కావచ్చు. మీ వివరణ పద్ధతుల కోసం ధ్రువీకరణ పరీక్షలను రూపొందించండి [5].
అలాగే, అరుదుగా ≠ నిజాయితీగా. ఒక వాక్యం మాత్రమే ఉన్న కారణం పెద్ద పరస్పర చర్యలను దాచిపెట్టవచ్చు. వివరణలో స్వల్ప వైరుధ్యాలు నిజమైన మోడల్ అనిశ్చితిని లేదా శబ్దాన్ని సూచిస్తాయి. ఏది ఏది అని చెప్పడం మీ పని.
పాలన, విధానం మరియు పారదర్శకతకు పెరుగుతున్న పట్టీ 🏛️
విధాన నిర్ణేతలు సందర్భానికి తగిన పారదర్శకతను ఆశిస్తారు. EU , AI చట్టం నిర్దిష్ట సందర్భాలలో AIతో సంభాషించేటప్పుడు ప్రజలకు తెలియజేయడం మరియు మినహాయింపులకు (ఉదా., చట్టబద్ధమైన ఉపయోగాలు లేదా రక్షిత వ్యక్తీకరణ) లోబడి తగిన నోటీసులు మరియు సాంకేతిక మార్గాలతో AI-ఉత్పత్తి చేయబడిన లేదా మార్చబడిన కంటెంట్ను లేబుల్ చేయడం వంటి బాధ్యతలను వివరిస్తుంది [2]. ఇంజనీరింగ్ వైపు, NIST ప్రజలు వాస్తవానికి ఉపయోగించగల వివరణలను రూపొందించడంలో బృందాలకు సహాయపడటానికి సూత్రాల-ఆధారిత మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తుంది [1].
వివరించదగిన AI విధానాన్ని ఎలా ఎంచుకోవాలి - ఒక శీఘ్ర మ్యాప్ 🗺️
-
నిర్ణయం నుండి ప్రారంభించండి - ఎవరికి వివరణ అవసరం, మరియు ఏ చర్యకు?
-
పద్ధతిని మోడల్ మరియు మాధ్యమానికి సరిపోల్చండి.
-
దృష్టి లేదా NLPలో లోతైన వలల కోసం ప్రవణత పద్ధతులు [1].
-
మీకు ఫీచర్ అట్రిబ్యూషన్లు అవసరమైనప్పుడు పట్టిక నమూనాల కోసం SHAP లేదా LIME [3][4].
-
కస్టమర్-ముఖంగా పరిష్కరించే పరిష్కారాలు మరియు అప్పీళ్లకు వ్యతిరేకతలు [1].
-
-
నాణ్యత గేట్లను సెట్ చేయండి - విశ్వసనీయత తనిఖీలు, స్థిరత్వ పరీక్షలు మరియు మానవ-ఇన్-ది-లూప్ సమీక్షలు [5].
-
స్కేల్ కోసం ప్రణాళిక - వివరణలు లాగిన్ చేయదగినవి, పరీక్షించదగినవి మరియు ఆడిట్ చేయదగినవిగా ఉండాలి.
-
డాక్యుమెంట్ పరిమితులు - ఏ పద్ధతి కూడా పరిపూర్ణంగా ఉండదు; తెలిసిన వైఫల్య రీతులను వ్రాసుకోండి.
చిన్నది పక్కన పెడితే-మీరు నమూనాలను పరీక్షించే విధంగానే వివరణలను పరీక్షించలేకపోతే, మీకు వివరణలు ఉండకపోవచ్చు, కేవలం వైబ్లు మాత్రమే ఉంటాయి.
పోలిక పట్టిక - సాధారణ వివరించదగిన AI ఎంపికలు 🧮
కావాలనే కొంచెం వింతగా ఉంది; నిజ జీవితం గందరగోళంగా ఉంది.
| సాధనం / పద్ధతి | ఉత్తమ ప్రేక్షకులు | ధర | అది వారికి ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| ఆకారం | డేటా శాస్త్రవేత్తలు, ఆడిటర్లు | ఉచితం/తెరవబడింది | సంకలిత లక్షణాలు-స్థిరమైనవి, పోల్చదగినవి [3]. |
| సున్నం | ఉత్పత్తి బృందాలు, విశ్లేషకులు | ఉచితం/తెరవబడింది | వేగవంతమైన స్థానిక ప్రత్యామ్నాయాలు; సులభంగా ఆడించవచ్చు; కొన్నిసార్లు శబ్దం చేస్తుంది [4]. |
| ఇంటిగ్రేటెడ్ గ్రేడియంట్లు | లోతైన వలలపై ML ఇంజనీర్లు | ఉచితం/తెరవబడింది | సున్నితమైన సిద్ధాంతాలతో ప్రవణత-ఆధారిత లక్షణాలు [1]. |
| విరుద్ధమైనవి | తుది వినియోగదారులు, సమ్మతి, ఎంపికలు | మిశ్రమ | ఏమి మార్చాలో నేరుగా సమాధానం ఇస్తుంది; సూపర్ యాక్షన్ చేయగలదు [1]. |
| నియమ జాబితాలు / వృక్షాలు | రిస్క్ యజమానులు, నిర్వాహకులు | ఉచితం/తెరవబడింది | అంతర్గత వివరణ; ప్రపంచ సారాంశాలు. |
| పాక్షిక ఆధారపడటం | మోడల్ డెవలపర్లు, QA | ఉచితం/తెరవబడింది | పరిధులలో సగటు ప్రభావాలను దృశ్యమానం చేస్తుంది. |
| నమూనాలు & ఉదాహరణలు | డిజైనర్లు, సమీక్షకులు | ఉచితం/తెరవబడింది | నిర్దిష్టమైన, మానవ-స్నేహపూర్వక ఉదాహరణలు; సంబంధితమైనవి. |
| సాధన వేదికలు | వేదిక బృందాలు, పాలన | వాణిజ్య | పర్యవేక్షణ + వివరణ + ఆడిట్ ఒకే చోట. |
అవును, కణాలు అసమానంగా ఉంటాయి. అదే జీవితం.
ఉత్పత్తిలో వివరించదగిన AI కోసం ఒక సాధారణ వర్క్ఫ్లో 🛠️
దశ 1 - ప్రశ్నను నిర్వచించండి.
ఎవరి అవసరాలు అత్యంత ముఖ్యమైనవో నిర్ణయించుకోండి. డేటా సైంటిస్ట్కు వివరించదగినది కస్టమర్కు అప్పీల్ లేఖ లాంటిది కాదు.
దశ 2 - సందర్భాన్ని బట్టి పద్ధతిని ఎంచుకోండి.
-
రుణాలకు పట్టిక రిస్క్ మోడల్ - స్థానిక మరియు ప్రపంచవ్యాప్తం కోసం SHAP తో ప్రారంభించండి; సహాయం కోసం ప్రతికూల విషయాలను జోడించండి [3][1].
-
విజన్ వర్గీకరణ - ఇంటిగ్రేటెడ్ గ్రేడియంట్లు లేదా ఇలాంటి వాటిని ఉపయోగించండి; లవణీయత లోపాలను నివారించడానికి శానిటీ తనిఖీలను జోడించండి [1][5].
దశ 3 - వివరణలను ధృవీకరించండి.
వివరణ స్థిరత్వ పరీక్షలు చేయండి; ఇన్పుట్లను కలవరపెట్టండి; ముఖ్యమైన లక్షణాలు డొమైన్ జ్ఞానానికి సరిపోతాయో లేదో తనిఖీ చేయండి. మీ అగ్ర లక్షణాలు ప్రతిసారి తిరిగి శిక్షణ పొందుతూ విపరీతంగా డ్రిఫ్ట్ అయితే, పాజ్ చేయండి.
దశ 4 - వివరణలను ఉపయోగపడేలా చేయండి.
చార్ట్లతో పాటు సాధారణ భాషా కారణాలను ఇవ్వండి. తదుపరి ఉత్తమ చర్యలను చేర్చండి. సముచితమైన చోట ఫలితాలను సవాలు చేయడానికి లింక్లను అందించండి - పారదర్శకత నియమాలు మద్దతు ఇవ్వడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నది ఇదే [2].
దశ 5 - పర్యవేక్షించి లాగ్ చేయండి.
కాలక్రమేణా వివరణ స్థిరత్వాన్ని ట్రాక్ చేయండి. తప్పుదారి పట్టించే వివరణలు ప్రమాద సంకేతం, కాస్మెటిక్ బగ్ కాదు.
డీప్-డైవ్ 1: ఆచరణలో స్థానిక vs ప్రపంచ వివరణలు 🔍
-
సున్నితమైన సందర్భాలలో వారి కేసు ఆ లోకల్ సహాయపడుతుంది
-
మోడల్ నేర్చుకున్న ప్రవర్తన విధానం మరియు డొమైన్ పరిజ్ఞానంతో సమలేఖనం చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడానికి గ్లోబల్
రెండూ చేయండి. మీరు సేవా కార్యకలాపాల కోసం స్థానికంగా ప్రారంభించవచ్చు, ఆపై డ్రిఫ్ట్ మరియు ఫెయిర్నెస్ సమీక్ష కోసం గ్లోబల్ మానిటరింగ్ను జోడించవచ్చు.
డీప్-డైవ్ 2: సహాయం మరియు అప్పీళ్ల కోసం విరుద్ధమైన వాస్తవాలు 🔄
మెరుగైన ఫలితాన్ని పొందడానికి ప్రజలు కనీస మార్పును తెలుసుకోవాలనుకుంటున్నారు. విరుద్ధమైన వివరణలు సరిగ్గా అదే చేస్తాయి - ఈ నిర్దిష్ట అంశాలను మార్చండి మరియు ఫలితం తారుమారు అవుతుంది సాధ్యాసాధ్యాలను మరియు న్యాయాన్ని గౌరవించాలి . మార్పులేని లక్షణాన్ని మార్చమని ఎవరికైనా చెప్పడం ఒక ప్రణాళిక కాదు, అది ఎర్రజెండా.
డీప్-డైవ్ 3: పరిశుభ్రతను తనిఖీ చేయడం 🧪
మీరు సాలియెన్సీ మ్యాప్లు లేదా గ్రేడియంట్లను ఉపయోగిస్తుంటే, శానిటీ చెక్లను అమలు చేయండి. కొన్ని టెక్నిక్లు మీరు మోడల్ పారామితులను యాదృచ్ఛికంగా మార్చినప్పుడు కూడా దాదాపు ఒకేలాంటి మ్యాప్లను ఉత్పత్తి చేస్తాయి - అంటే అవి నేర్చుకున్న ఆధారాలను కాకుండా అంచులు మరియు అల్లికలను హైలైట్ చేస్తున్నాయి. అందమైన హీట్మ్యాప్లు, తప్పుదారి పట్టించే కథ. CI/CD [5]లో ఆటోమేటెడ్ చెక్లను రూపొందించండి.
ప్రతి సమావేశంలో వచ్చే తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు 🤓
ప్ర: వివరించదగిన AI మరియు న్యాయబద్ధత ఒకటేనా?
జ: కాదు. వివరణలు చూడటానికి పరీక్షించి అమలు చేయవలసిన లక్షణం . సంబంధితమైనది, ఒకేలా ఉండదు.
ప్ర: సరళమైన నమూనాలు ఎల్లప్పుడూ మంచివా?
జ: కొన్నిసార్లు. కానీ సరళమైనది మరియు తప్పు అనేది ఇప్పటికీ తప్పు. పనితీరు మరియు పాలన అవసరాలను తీర్చే సరళమైన నమూనాను ఎంచుకోండి.
ప్ర: వివరణలు IPని లీక్ చేస్తాయా?
జ: అవి చేయగలవు. ప్రేక్షకులు మరియు రిస్క్ ఆధారంగా వివరాలను క్రమాంకనం చేయండి; మీరు ఏమి బహిర్గతం చేస్తారు మరియు ఎందుకు వెల్లడిస్తారు అనే దాని గురించి డాక్యుమెంట్ చేయండి.
ప్ర: మనం ఫీచర్ ప్రాముఖ్యతలను చూపించి దాన్ని పూర్తి అని పిలవవచ్చా?
జ: నిజంగా కాదు. సందర్భం లేదా సహాయం లేకుండా ప్రాముఖ్యత బార్లు అలంకరణ లాంటివి.
చాలా పొడవుగా ఉంది, వెర్షన్ మరియు చివరి వ్యాఖ్యలు చదవలేదు 🌯
వివరణాత్మక AI అనేది మోడల్ ప్రవర్తనను అర్థమయ్యేలా మరియు దానిపై ఆధారపడే మానవులకు ఉపయోగకరంగా మార్చే విభాగం. ఉత్తమ వివరణలలో విశ్వసనీయత, స్థిరత్వం మరియు స్పష్టమైన ప్రేక్షకులు ఉంటారు. SHAP, LIME, ఇంటిగ్రేటెడ్ గ్రేడియంట్లు మరియు ప్రతి-వాస్తవాలు వంటి పద్ధతులు బలాలు కలిగి ఉంటాయి - వాటిని ఉద్దేశపూర్వకంగా ఉపయోగించండి, వాటిని కఠినంగా పరీక్షించండి మరియు ప్రజలు వ్యవహరించగల భాషలో వాటిని ప్రదర్శించండి. మరియు గుర్తుంచుకోండి, సున్నితమైన విజువల్స్ థియేటర్ కావచ్చు; మీ వివరణలు మోడల్ యొక్క నిజమైన ప్రవర్తనను ప్రతిబింబించేలా రుజువును డిమాండ్ చేయండి. మీ మోడల్ జీవితచక్రంలో వివరణాత్మకతను పెంపొందించుకోండి - ఇది ఒక ప్రకాశవంతమైన యాడ్-ఆన్ కాదు, మీరు బాధ్యతాయుతంగా ఎలా రవాణా చేస్తారనే దానిలో ఇది భాగం.
నిజం చెప్పాలంటే, ఇది మీ మోడల్కి గొంతు ఇవ్వడం లాంటిది. కొన్నిసార్లు అది గొణుగుతుంది; కొన్నిసార్లు అది అతిగా వివరిస్తుంది; కొన్నిసార్లు మీరు వినాల్సినది ఖచ్చితంగా చెబుతుంది. మీ పని ఏమిటంటే అది సరైన విషయాన్ని, సరైన వ్యక్తికి, సరైన సమయంలో చెప్పడంలో సహాయపడటం. మరియు ఒకటి లేదా రెండు మంచి లేబుల్లను జోడించండి. 🎯
ప్రస్తావనలు
[1] NIST IR 8312 - వివరించదగిన కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క నాలుగు సూత్రాలు . నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ. మరింత చదవండి
[2] నియంత్రణ (EU) 2024/1689 - కృత్రిమ మేధస్సు చట్టం (అధికారిక జర్నల్/EUR-లెక్స్) . మరింత చదవండి
[3] లుండ్బర్గ్ & లీ (2017) - “మోడల్ అంచనాలను వివరించడానికి ఏకీకృత విధానం.” arXiv. మరింత చదవండి
[4] రిబీరో, సింగ్ & గెస్ట్రిన్ (2016) - “నేను నిన్ను ఎందుకు నమ్మాలి?” ఏదైనా వర్గీకరణదారుడి అంచనాలను వివరిస్తుంది. arXiv. మరింత చదవండి
[5] అడెబాయో మరియు ఇతరులు (2018) - “సాలియెన్స్ మ్యాప్ల కోసం శానిటీ తనిఖీలు.” న్యూరిఐపిఎస్ (పేపర్ PDF). మరింత చదవండి