Il Machine Learning, letteralmente Apprendimento Automatico, è un termine con cui si indica il processo con cui un programma è in grado di apprendere e diventare più intelligente nel tempo.
Si intende il processo di un computer che modella l’intelligenza umana e migliora autonomamente nel tempo. Le macchine sono in grado di fare previsioni sul futuro in base a ciò che hanno osservato e appreso in passato e riescono ad applicarlo per diventare sempre più intelligenti.
Ti sarà insegnato ad avere una buona comprensione della logica degli algoritmi utilizzati nei diversi contesti delle Intelligenze Artificiali per la risoluzione delle problematiche.
In questo corso tratteremo una delle tecniche di spiegazione più utilizzate: LIME.
Questo metodo permette di ottenere una spiegazione della logica con cui ogni singolo individuo del dataset è stato previsto.
LIME funziona su qualsiasi modello di previsione.
Capiremo come LIME funziona da un punto di vista geometrico e comprenderemo come la tecnica di spiegazione può valere per tutti i tipi di modelli.
Entreremo poi nel dettaglio del metodo, analizzando la tecnica applicata ai dati tabulari e illustrando nel dettaglio i vari steps del metodo.
Dopo avere analizzato a fondo il metodo di base, passeremo ad analizzare frameworks che migliorano le spiegazioni di LIME, in particolare il più promettente di questi è OptiLIME, che garantisce di ottenere spiegazioni più stabili e più affidabili.
Infine verrà mostrato come applicare il metodo anche a dati relativi a testo e immagini.
Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides. Vengono proposti esercizi mirati per testare ciò che si è appreso e viene richiesto al discente di mettere in pausa la riproduzione e provare a fare l’esercizio, prima di ascoltare la soluzione.
Sarà fortemente presente una componente applicativa, in quanto imparerai varie tecniche e di ognuna descriveremo prima il funzionamento a livello teorico e poi le testeremo su dati e modelli reali tramite notebook in Python.
Chi ha una mente aperta e predisposta all’analisi: le lezioni sono adatte a chiunque ma è necessario avere passione per i numeri e i calcoli, oltre che tanta pazienza.
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