Guided Backpropagation dan Saliency Maps untuk Interpretabilitas Deep Learning

Model deep learning sering dikritik sebagai kotak hitam (black boxes), sehingga sulit untuk memercayai keputusannya. Saliency maps mengatasi masalah ini dengan menyoroti secara tepat piksel mana yang difokuskan oleh pengklasifikasi gambar untuk membuat prediksi. Dengan mempelajari cara memvisualisasikan keputusan ini, Anda dapat mendebug model Anda, membangun kepercayaan dengan pemangku kepentingan, dan memastikan jaringan saraf Anda mempelajari fitur yang tepat. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara mendemistifikasi keputusan jaringan saraf. Anda akan dimulai dengan konsep dasar interpretabilitas model, lalu dilanjutkan dengan menulis kode Python yang bersih untuk mengimplementasikan guided backpropagation, menangani aktivasi ReLU, dan memanfaatkan kerangka kerja interpretabilitas modern untuk menjelaskan model Anda. Yang akan Anda pelajari: - Memahami prinsip-prinsip inti dari interpretabilitas jaringan saraf dan saliency mapping. - Mengimplementasikan backpropagation dari awal untuk menghitung gradien terhadap gambar input. - Menguasai mekanika guided backpropagation dengan menekan gradien negatif pada aktivasi ReLU. - Membandingkan guided backpropagation dengan metode atribusi modern seperti Grad-CAM. - Menggunakan pustaka interpretabilitas populer seperti Captum di PyTorch untuk mengevaluasi keputusan model. - Mendebug dan menganalisis prediksi pengklasifikasi gambar melalui contoh kode berpanduan teks yang jelas. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan intuisi matematis di balik gradien, sebelum membimbing Anda langkah demi langkah melalui modifikasi gradien kustom dan alur kerja interpretabilitas praktis. Kursus khusus teks ini dirancang untuk pemula dalam machine learning dan computer vision yang memiliki pemahaman dasar tentang Python; tidak diperlukan latar belakang deep learning tingkat lanjut. Mulai membaca hari ini untuk membuat model deep learning Anda transparan dan dapat dipercaya.