Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Model Optimization
Strojenie hiperparametrów to fundamentalny proces w uczeniu maszynowym, służący optymalizacji wydajności modeli poprzez dostosowywanie parametrów takich jak współczynnik uczenia się oraz regularizacja. Poznaj metody takie jak grid search, random search, optymalizacja bayesowska i inne.
Wyjaśnialność AI odnosi się do zdolności rozumienia i interpretowania decyzji oraz przewidywań podejmowanych przez systemy sztucznej inteligencji. Wraz ze wzrostem złożoności modeli AI, wyjaśnialność zapewnia przejrzystość, zaufanie, zgodność z regulacjami, ograniczanie uprzedzeń oraz optymalizację modeli za pomocą technik takich jak LIME i SHAP.
