مدل های یادگیری عمیق قابل توضیح برای مراقبت های بهداشتی - CDSS 3

این دوره به معرفی مفاهیم تفسیرپذیری و توضیح پذیری در کاربردهای یادگیری ماشین می پردازد. یادگیرنده تفاوت بین توضیحات کلی، محلی، مدل-آگنوستیک و مدل خاص را درک خواهد کرد. روش‌های توضیح‌پذیری پیشرفته مانند اهمیت ویژگی جایگشت (PFI)، توضیح‌های محلی قابل تفسیر مدل-آگنوستیک (LIME) و توضیح افزودنی SHapley (SHAP) توضیح داده شده‌اند و در طبقه‌بندی سری‌های زمانی اعمال می‌شوند. متعاقباً، توضیحات خاص مدل مانند نگاشت فعال‌سازی کلاس (CAM) و CAM با وزن گرادیان توضیح و پیاده‌سازی می‌شوند. فراگیران اسناد بدیهی و چرایی اهمیت آنها را درک خواهند کرد. در نهایت، مکانیسم‌های توجه قرار است بعد از لایه‌های بازگشتی گنجانده شوند و وزن‌های توجه برای تولید توضیحات محلی مدل تجسم خواهند شد.