Det er essentielt at kunne stole på sine modeller man har lavet. Med en black box kan vi oftest ikke se andet end resultaterne, hvilket ikke giver meget at stole på. Med observation kan vi lære hvorfor en mode fejler. Forklaringsmodeller – forklaring af hvorfor et resultat opnåes I black box modeller er det ikke…
Oplæg fra Mohammad Sabet om Explainable AI. Det kan være svært at forklare hvordan man får svar ud fra deep learning modeller i data science. Især i industrien hvor man arbejder med end-user, eller medicin verdenen er det vigtigt at man kan have tiltro til maschine learning modellen. De har en naturlig skepsis for ukendtheden….
Undervisningen vil være delt op i 2 slags lektioner. Forlæsninger og hands-on (kodning). Man må bruge R til kodning. Det er mest regression der anvendes. Eksempler og gennemgang vil være i sdata. Vi skal lære at bruge de rigtige designs til de rigtige problemstillinger. Det er nok i en rapport at definere en problemstilling og…
