Gao Zanın yeni kitabı "Açıklanabilir Makine Öğrenimi" yayınlandı: kara kutuyu anlamak için ücretsiz bir kaynak
İçbükey tapınaktan bronz ruh
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Son zamanlarda, "Açıklanabilir Makine Öğrenimi" adlı kitap Twitter'da popüler oldu, iki günde 2.000'den fazla kişi beğendi ve yaklaşık 700 kişi yeniden yayınladı.
Yazar Christoph Molnar, bunun kara kutu modellerinin yorumlanabilirliğini anlamak için bir rehber olduğunu söyledi.Kitap 250'den fazla sayfa ve 78.000'den fazla kelime içeriyor.
İyi haber şu ki, "Yorumlanabilir Makine Öğrenimi" kitabının tamamının elektronik versiyonu artık çevrimiçi ön izleme için mevcut. Molnar, Twitter'da kitabın parasını ödemeden ne kadar ödemek istediğinizi seçebileceğinizi açıkladı. Ücretsiz sürüm her zaman mevcut olacak .
İçeriğe bir göz atalım-
İçerik nedir?
Bu kitap, makine öğrenimi ve yorumlanabilir tanım açıklamalarından, ortak yorumlama yöntemlerine ve modellerin örnek tabanlı açıklamalarına, makine öğreniminin geleceğine ve yorumlanabilirliğe kadar 10 bölüme ayrılmıştır, içerik tek seferde.
"Yorumlanabilirlik" bu kitabın ana konusudur.Yazar, yorumlanabilirliğin makine öğreniminde ve hatta günlük yaşamda çok önemli bir konu olduğuna inanıyor.
Molnar, veri kümeleri ve kara kutu makine öğreniminin birçok sorunu çözmesine rağmen en iyi duruş olmadığını, artık modelin bilgi kaynağı olarak verilerin yerini aldığını, ancak yorumlanabilirliğin modelin yakaladığını çıkarabileceğini söyledi. ekstra bilgi .
Ve bu ek bilgi daha büyük bir rol oynayabilir.
Örneğin, kendi kendine giden bir araba, bir derin öğrenme sistemi aracılığıyla bisikletlileri otomatik olarak algılar.Modeli% 100 oranında doğru tutmak istiyorsanız, arkasındaki açıklamayı anlamalısınız: Oh, orijinal model bir bisikletin iki tekerleğini tanır. Bu nedenle, bisikletin kenarının engellendiği durumu daha da optimize etmek gerekir.
Ek olarak, günlük hayatımız makineler ve algoritmalarla dolu olduğunda, yorumlanabilirliğe ihtiyacımız var. Sosyal kabulü artırın . Bunu anlamak zor değil, bilim adamlarının bile üzerinde çalışılamayan bir "kara kutu" varsa sıradan insanlar modelin verdiği kararlara nasıl güvenebilir?
Bu nedenle Molnar, "yorumlamanın" hâlâ insanlar ve makineler arasındaki mesafeyi çeken sosyal bir süreç olduğuna inanıyor.
Modelin yorumlanabilirliği
Makine öğrenimi yöntemlerinin yorumlanabilirliği ile ilgili olarak Molnar, kitapta derin bir tartışma ve doğrusal regresyon, lojistik regresyon, GLM, GAM, karar ağaçları ve karar kuralları gibi yorumlanabilir modellerin ayrıntılı açıklamalarını gerçekleştirdi.
Doğrusal regresyonun yorumlanmasında Molnar, doğrusal regresyon modellerinde ağırlıkların yorumlanmasının sayısal özellikler, ikili fonksiyonlar ve çoklu kategorilere sahip sınıflandırma fonksiyonları gibi karşılık gelen özellik türlerine bağlı olduğuna ve bunların hepsi doğrusal regresyonu anlamaya yardımcı olduğuna inanmaktadır.
Bu kitapta Molnar ayrıca birçok Modelin çeşitli yöntemlerini açıklayan şablonlar Kontrol ederken kullanmanız sizin için uygundur. Örneğin, doğrusal regresyon modelindeki özellikleri açıklamak istiyorsanız, sadece şablonu doğrudan uygulayın.
Molnar, makine öğrenimi görevlerinde araştırmanın modellerle hiçbir ilgisi olmayan yorumlanabilirlik araçlarına odaklanması gerektiğine inanıyor.Gelecekte makine öğrenimi otomatik bir eğitim süreci olacak.
Yorumlanabilirliğin geleceği ile ilgili olarak, ileride yapılacak araştırmalarda robotların ve programların kendilerini açıklamaya çalışacağını düşünerek bir tahmin de yaptım. İlginç değer Maks.
Kitapta okumanızı bekleyen pek çok harika içerik var.
"Vay!"
"Açıklanabilir Makine Öğrenimi" nin elektronik versiyonu piyasaya sürüldükten sonra, netizenlerin hepsi "Yazara teşekkürler" diye bağırdılar.
"Bu kitap gerçekten gözlerimi açtı", "sihirli kitap", "mükemmel açıklama" ... netizenlerin övgüleri yorum alanına yayıldı.
Netizen @ mspitzer243, bu kitaba katkıda bulunan yazara ve ayrıca iml paketinde sağlanan birçok teknik uygulamaya teşekkür etti. Bu kitap bana çok yardımcı oldu, yorumlanabilirlik konusunda daha derin bir anlayış kazandım ve hatta blog yazıları yazmaya başlamak için kendime ilham verdi.
Toplayıp izlemeye gelmiyor musun?
Son olarak ekleyin E-kitap adresi :
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/index.html
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
