Name: آموزش تکنیک های توضیح پذیری در یادگیری ماشین + پیادهسازی در پایتون (رایگان)
Uploaded: 2025-08-11T12:26:04.000000Z
Duration: 26 min 7 s
Description: آموزش تکنیک های توضیح پذیری در یادگیری ماشین + پیادهسازی در پایتون (رایگان)

زبان انگلیسی

icdl

متلب

روانشناسی

پایتون

اتوکد

حسابداری

هوش مصنوعی

power bi

فتوشاپ

اکسل

اموزش رایگان

طراحی سایت

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

جشنواره  شگفتی آموختن

آموزش تکنیک ‌های توضیح‌ پذیری در یادگیری ماشین + پیاده‌سازی در پایتون (رایگان)

چکیده

معرفی تکنیک توضیح‌پذیری

انواع تکنیک‌ توضیح‌پذیری

پیاده‌سازی تکنیک توضیح‌پذیری در پایتون

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

تکنیک&zwnj;های توضیح&zwnj;پذیری در یادگیری ماشین نقش مهمی در افزایش شفافیت، اعتمادپذیری و پذیرش مدل&zwnj;های هوش مصنوعی ایفا می&zwnj;کنند. با پیچیده&zwnj;تر شدن مدل&zwnj;ها، به&zwnj; ویژه مدل&zwnj;های عمیق مانند شبکه&zwnj;های عصبی، درک فرایند تصمیم&zwnj;گیری آن&zwnj;ها برای انسان دشوارتر می&zwnj;شود. توضیح&zwnj;پذیری کمک می&zwnj;کند تا بفهمیم چرا یک مدل تصمیم خاصی گرفته است، کدام ویژگی&zwnj;ها بیشترین تاثیر را داشته&zwnj;اند و آیا مدل به اطلاعات نادرست یا جانبدارانه وابسته بوده است یا خیر.

این موضوع برای کاربردهایی مانند پزشکی، امور مالی و حقوقی که پیامدهای تصمیم&zwnj;گیری در آن&zwnj;ها حیاتی است، ضروری محسوب می&zwnj;شود. همچنین، تکنیک&zwnj;های توضیح&zwnj;پذیری امکان اشکال&zwnj;زدایی، بهبود عملکرد مدل و رعایت الزامات اخلاقی و قانونی در حوزه هوش مصنوعی را فراهم می&zwnj;کنند.

این فرادرس به معرفی تکنیک&zwnj;های توضیح&zwnj;پذیری و انواع مختلف آن، شامل روش&zwnj;های پیش از آموزش، حین آموزش و پس از آموزش می&zwnj;پردازد و پیاده&zwnj;سازی آن&zwnj;ها را در زبان پایتون آموزش می&zwnj;دهد.

آموزش تکنیک ‌های توضیح‌ پذیری در یادگیری ماشین + پیاده‌سازی در پایتون (رایگان) | فرادرس