AI waxay awood u leedahay inay horumariso hufnaanta qaybaha kala duwan sida ganacsiga iyo daryeelka caafimaadka. Si kastaba ha ahaatee, sharaxaad la'aanta ayaa caqabad ku ah ku tiirsanaanta u isticmaalkeeda go'aan qaadashada.
Miyaynu ku kalsoonaan karnaa xukunka algorithm?
Waxaa muhiim u ah go'aan-sameeyayaasha warshad kasta si ay u fahmaan xaddidaadaha iyo eexda suurtagalka ah moodooyinka barashada mashiinka. Si loo hubiyo in moodooyinkan ay u dhaqmayaan sidii loogu talagalay, wax soo saarka nidaam kasta oo AI ah waa in loo sharaxaa bini'aadamka.
Maqaalkan, waxaan kaga gudbi doonaa muhiimada sharaxaad ka bixinta AI. Waxaan bixin doonaa dulmar kooban oo ku saabsan noocyada hababka loo isticmaalo in laga soo saaro sharraxaadaha moodooyinka barashada mashiinka.
Waa maxay AI la sharxi karo?
La macnayn karo sirdoonka macmal ama XAI waxay tilmaamaysaa farsamooyinka iyo hababka loo isticmaalo si loogu oggolaado bini'aadamka inay fahmaan sida moodooyinka barashada mashiinka u yimaadaan wax soo saar gaar ah.
Qaar badan oo caan ah algorithms-ka barashada mishiinka U shaqee sida haddii ay tahay "sanduuqa madow". Barashada mashiinka, algorithms sanduuqa madow tixraac moodooyinka ML halkaas oo aysan suurtagal ahayn in la xaqiijiyo sida qayb ka mid ah wax soo saarka u horseedayso wax soo saar gaar ah. Xitaa horumariyaha AI ma awoodi doono inuu si buuxda u sharaxo sida algorithm u shaqeeyo.
Tusaale ahaan, algorithms-ka barashada qoto dheer ayaa isticmaala shabakadaha neerfaha si loo aqoonsado qaababka laga soo bilaabo tan xog ah. Inkasta oo cilmi-baarayaasha AI iyo horumariyayaashu ay fahmaan sida shabakadaha neerfaha u shaqeeyaan marka laga eego dhinaca farsamada, xitaa ma si buuxda u sharxi karaan sida shabakada neerfaha ay la timid natiijo gaar ah.
Qaar ka mid ah shabakadaha neerfaha waxay qabtaan malaayiin cabbir kuwaas oo dhammaantood u shaqeeya si wadajir ah si ay u soo celiyaan natiijada kama dambaysta ah.
Xaaladaha ay go'aanadu muhiim yihiin, sharaxaad la'aanta waxay noqon kartaa dhibaato.
Waa maxay sababta Sharaxaadku muhiim u yahay
Sharaxaada waxay ku siinaysaa aragti ku saabsan sida moodalku go'aamo u gaadhaan. Ganacsiyada qorsheynaya la qabsiga AI si ay go'aano u gaaraan waa inay go'aamiyaan in AI ay isticmaashay fikradda saxda ah si ay u gaarto go'aanka ugu fiican.
Moodooyinka aan la sharraxin ayaa ah arrin ka jirta dhowr warshadood. Tusaale ahaan, haddii shirkad ay isticmaali lahayd algorithm si ay u samayso go'aamo shaqaaleysiin ah, waxay noqon lahayd qof walba danta ugu wanaagsan inuu yeesho daahfurnaan sida algorithm u go'aansado inuu diido codsade.
Beer kale oo meesha waxbarashada qoto dheer Algorithms waxaa si joogto ah loo isticmaalaa waa daryeelka caafimaadka. Xaaladaha ay algorithms isku dayaan inay ogaadaan calaamadaha suurtagalka ah ee kansarka, waxaa muhiim u ah dhakhaatiirta inay fahmaan sida moodalku u yimid cilad gaar ah. Qaar ka mid ah heerka sharraxaadda ayaa looga baahan yahay khubarada si ay si buuxda uga faa'iideystaan AI oo aysan si indho la'aan ah u raacin
Dulmar guud ee Algorithms AI La Sharaci karo
Algorithms-yada AI ee la sharraxi karo waxay u kala baxaan laba qaybood oo ballaadhan: moodallo is-tarjumi karo iyo sharraxaad-hoc ah.
Moodooyinka is-turjumi kara
Moodooyinka is-turjumi kara waa algorithms (algorithms) oo aadanuhu si toos ah u akhriyi karo una fasiran karo. Xaaladdan oo kale, qaabka laftiisa ayaa ah sharraxaadda.
Qaar ka mid ah moodooyinka ugu caansan ee la isku fasiri karo waxaa ka mid ah geedaha go'aannada iyo moodooyinka dib u noqoshada.
Tusaale ahaan, aan tixgelinno qaabka dib-u-celinta toosan ee saadaaliya qiimaha guryaha. Dib-u-celinta toosan waxay ka dhigan tahay in qiimaha x, aanu awood u yeelan doono inaan saadaaliyo qiimaha bartilmaameedkayaga y annagoo adeegsanayna hawl toosan oo gaar ah f.
Ka soo qaad in moodeelkayagu uu isticmaalo cabbirka badan sida wax gelinta ugu muhiimsan si loo go'aamiyo qiimaha guriga. Isticmaalka dib-u-celinta tooska ah, waxaan awoodnay inaan la nimaadno shaqada y = 5000 * x halkaasoo x ay tahay qaddarka cagood labajibbaaran ama cabbir badan.
Habkani waa mid bini'aadmigu akhriyi karo oo gebi ahaanba hufan.
Sharaxaada Hoc ka dib
Sharaxaad ka dib hoc waa koox ka kooban algorithms iyo farsamooyin loo isticmaali karo in lagu daro sharaxaadda algorithms kale.
Inta badan farsamooyinka sharaxaadda hoc-ka dambe uma baahna inay fahmaan sida algorithm u shaqeeyo. Isticmaaluhu wuxuu kaliya u baahan yahay inuu caddeeyo gelinta iyo natiijada ka soo baxda algorithm bartilmaameedka.
Sharaxaadyadan waxa loo sii kala qaybiyaa laba nooc: Sharaxo maxalli ah iyo sharraxaad caalami ah.
Sharaxaada maxaliga ahi waxay ujeedadeedu tahay inay sharaxdo qayb-hoosaadyada wax-soo-gelinta. Tusaale ahaan, marka la siiyo wax soo saar gaar ah, sharaxaad maxalli ah ayaa awood u yeelan doonta inay tilmaamto cabbirada ka qayb qaatay samaynta go'aankaas.
Sharaxaadyada caalamiga ah waxay ujeedadoodu tahay inay soo saaraan sharraxaadaha ka dambeeya hoc ee algorithm oo dhan. Sharaxaada noocaan ah ayaa caadi ahaan aad u adag in la sameeyo. Algorithm-yadu waa adag yihiin waxaana laga yaabaa inay jiraan qiyaaso aan la tirin karin oo muhiim u ah gaaritaanka natiijada kama dambaysta ah.
Tusaalooyinka Algorithms Sharaxaada Maxaliga
Farsamooyinka badan ee loo isticmaalo in lagu gaaro XAI, algorithms-yada loo isticmaalo sharaxaadda maxalliga ah ayaa ah waxa cilmi-baarayaasha intooda badani ay diiradda saaraan.
Qaybtan, waxaan ku eegi doonaa qaar ka mid ah algorithms sharraxaadda maxaliga ah ee caanka ah iyo sida mid walba uu u shaqeeyo.
LAAKIIN
LIME (Model-Turjumi kara Maxalli ah-Sharaxaaha Agnostic) waa algorithm sharxi kara saadaasha algorithm ee barashada mashiinka kasta.
Sida magacaba ka muuqata, LIME waa model-agnostic. Tani waxay la macno tahay LIME waxay u shaqayn kartaa nooc kasta. Qaabka sidoo kale waa la tarjumi karaa gudaha, taasoo la micno ah inaan ku sharixi karno qaabka anagoo adeegsanayna natiijooyin maxalli ah halkii aan sharaxaad ka bixin lahayn moodalka oo dhan.
Xitaa haddii qaabka lagu sharraxay uu yahay sanduuq madow, LIME waxay abuurtaa moodal toosan oo maxalli ah oo ku wareegsan dhibcaha u dhow meel gaar ah.
Lime waxay bixisaa moodal toosan oo qiyaasa moodeelka agagaarka saadaasha laakiin aan daruuri ahayn caalami ahaan.
Waxaad wax badan ka baran kartaa algorithm-kan adoo booqanaya kaydka isha furan.
SHAP
Sharaxaada Dheeraadka ah ee Shapley (SHAP) waa hab lagu sharxo saadaasha shakhsi ahaaneed. Si loo fahmo sida ay SHAP u shaqeyso, waa inaan sharaxnaa waxa ay qiyamka Shapley yihiin.
Qiimaha Shapley waa fikradda ku jirta aragtida ciyaarta taasoo ku lug leh u qoondaynta "qiimaha" ciyaaryahan kasta oo ciyaarta ku jira. Taas waxa loo qaybiyaa si qiimaha loo qoondeeyey ciyaaryahan kasta uu ku salaysan yahay wax ku biirinta ciyaaryahan ee ciyaarta.
Sideen u codsanaa aragtida ciyaarta ee barashada mashiinka moodooyinka?
Ka soo qaad in sifo kasta oo ka mid ah qaabkeena ay tahay "ciyaaryahan" iyo in "ciyaarta" ay tahay shaqada soo saarta saadaasha.
Habka SHAP waxa uu abuuraa qaab toosan oo miisaan leh kaas oo ku meeleeya qiyamka Shapley sifooyin kala duwan. Astaamaha leh qiyamka sare ee Shapley ayaa saameyn weyn ku leh natiijada tusaalaha halka astaamaha leh qiyamka Shapley hooseeya ay leeyihiin saameyn yar.
Ugu Dambeyn
Sharaxaada AI muhiim uma aha oo kaliya hubinta cadaalada iyo la xisaabtanka nidaamyada AI, laakiin sidoo kale dhisida kalsoonida tignoolajiyada AI guud ahaan.
Weli waxaa jira cilmi-baaris badan oo lagu sameeyo aagga sharraxaadda AI, laakiin waxaa jira habab rajo leh oo naga caawin kara inaan fahamno nidaamyada sanduuqa madow ee qallafsan ee AI ee horeyba loo isticmaalay maanta.
Cilmi baaris dheeri ah iyo horumarin, waxaan rajeyn karnaa inaan dhisno nidaamyada AI oo aad u hufan oo sahlan in la fahmo. Dhanka kale, ganacsiyada iyo khubarada dhinacyada sida daryeelka caafimaadka waa in ay ka warqabaan xaddidaadda sharraxaadda AI.
Leave a Reply