هوش مصنوعی تفسیر پذیر چیست؟

طی چند سال اخیر مدلهای هوش مصنوعی توسعه بسیاری پیدا کرده اند و در بسیاری از تصمیم گیری ها همراه ما هستند. از اینکه چه تبلیغی در هنگام وب گردی مشاهده کنیم، اینکه چه کالایی در فروشگاه آنلاین به ما نمایش داده شود تا اینکه حد اعتباری ما در بانک چقدر است و چقدر باید حق بیمه پرداخت کنیم. هر چقدر مدلها پیشرفته تر می شوند شیوه عملکرد آنها پیچیده تر می شود و کم کم به جعبه سیاه (Black Box) تصمیم گیری تبدیل می شوند که داده را دریافت و نتایج را اعلام می کنند. تا اینجای کار خیلی هیجان انگیز به نظر می رسد. اما فرض کنید در برابر هوش مصنوعی هستیم که میزان احتمال یک بیماری را اعلام می کند. اگر دلیل این تصمیمات مشخص نباشد، چگونه می‌توان به سیستم اعتماد کرد یا در صورت بروز اشتباه، آن را اصلاح نمود؟
هدف از هوش مصنوعی تفسیر پذیر، ایجاد مدلهایی است که دلایل تصمیم‌گیری آن‌ها برای انسان قابل درک باشد. این شفافیت نه‌تنها اعتماد کاربران را جلب می‌کند، بلکه شناسایی خطاها، کشف سوگیری‌های پنهان و رعایت مقررات حقوقی را نیز تسهیل می‌کند. به‌ویژه در حوزه‌هایی چون پزشکی، حقوق، حمل‌ونقل و مالی، نبود تفسیرپذیری می‌تواند پیامدهای فاجعه‌باری به‌دنبال داشته باشد.
برای تفسیر پذیر کردن هوش مصنوعی ابزارهای بسیار جالبی تولید شده است که در پست های آتی معرفی می شود.

#هوش_مصنوعی
#هوش_مصنوعی_تفسیرپذیر
#Machine_Learning
#Interpretable_Machine_Learning
#Explainable_Artificial_Intelligence

پایتون برای مالی

کتابخانه Dash ، یک کتابخانه بسیار عالی دیگر برای تحویل سریع پروژه ها

یکی از دغدغه های اصلی کاربران بعد از آماده کردن مدل و اجرای آن، تحویل پروژه در قالبی زیبا و قابل فهم است. اگرچه ابزارهای حرفه ای مانند Flask یا Django برای این موضوع وجود دارد اما اغلب به دنبال ابزاری هستیم که بتواند بسیار سریع به ما خروجی مناسبی تحویل دهد.
قبلا در این پست در خصوص کتابخانه Streamlit صحبت کرده بودیم. کتابخانه Dash یکی دیگر از ابزارهای تخصصی برای این موضوع است. خبر خوب اینکه دش توسط تیم توسعه دهنده plotly ایجاد شده است که خیال شما را برای پشتیبانی و سازگاری با سایر کتابخانه ها علی الخصوص خود plotly راحت می کند.

🌐 لینک سایت

#plotly
#Dash


پایتون برای مالی