Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) Temelleri: Makine Öğrenimi Modellerini Yorumlayın

Yapay zeka sağlık, finans ve hukuk sistemlerindeki kritik kararları giderek daha fazla yönlendirirken, bu modellerin sonuçlarına nasıl ulaştığını anlamak her zamankinden daha önemli. Karmaşık algoritmaları anlaşılır kılmak; güven inşa etmek, adilliği sağlamak ve modern düzenleyici uyumluluk gerekliliklerini karşılamak için esastır. Bu kurs sizi temel yapay zeka kavramlarından pratik yorumlanabilirlik tekniklerine yönlendirerek, tahminleri paydaşlara açıklama, potansiyel yanlılıkları belirleme ve makine öğrenimi sistemlerini şeffaf hale getirmek için endüstri standardı araçları uygulama becerileri kazandırır. Ne öğreneceksiniz: - Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) temel kavramlarını ve model şeffaflığının modern endüstride neden çok önemli olduğunu anlayın. - Makine öğrenimi modellerinde global ve lokal yorumlanabilirlik arasındaki farkı analiz edin. - Tahminleri yorumlamak için SHAP (SHapley Additive exPlanations) ve LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) gibi popüler açık kaynaklı çerçeveleri uygulayın. - Yüksek riskli alanlarda etik karar almayı sağlamak için algoritmik yanlılığı belirleyin ve azaltın. - Modern derin öğrenme ve büyük dil modelleri (LLM'ler) için açıklanabilirlik yöntemlerini değerlendirin. Kurs, yorumlama tekniklerinin yazılı anlatımlarına geçmeden önce temel terminolojiyi ve XAI'ın etik gerekliliğini belirleyerek başlar. Bu kavramların gerçek dünyadaki karar alma süreçlerine nasıl uygulanacağını gösteren pratik, metin tabanlı senaryolardan ilerleyeceksiniz. Bu kurs; yapay zeka şeffaflığını anlamak isteyen geleceğin veri bilimcileri, ürün yöneticileri ve meraklı öğrenciler dahil olmak üzere yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Başlamak için ileri düzeyde programlama veya makine öğrenimi geçmişi gerekmez. Makine öğreniminin kara kutusunun kilidini açmak ve insanların güvenebileceği yapay zeka sistemleri kurmak için bugün okumaya başlayın.