Machine Learning interpretabile per un'IA responsabile

Mentre l'intelligenza artificiale assume decisioni critiche in settori come la finanza e la sanità, capire come i modelli arrivano alle loro conclusioni non è più opzionale.Questo corso affronta la necessità vitale di trasparenza, andando oltre la semplice accuratezza per garantire che i sistemi di IA siano equi, affidabili e spiegabili. Passando dalla semplice costruzione di modelli alla loro verifica, acquisirai le competenze per spiegare decisioni algoritmiche complesse agli stakeholder e garantire l'allineamento con gli standard etici.Attraverso spiegazioni scritte ed esempi basati sul codice, imparerai a colmare il divario tra prestazioni tecniche e comprensione umana. Cosa imparerai: - Comprendere il compromesso fondamentale tra complessità del modello e interpretabilità - Applicare metodi di interpretazione globali come l'importanza delle caratteristiche e i grafici di dipendenza parziale - Padroneggiare le tecniche di spiegazione locale tra cui LIME e SHAP per giustificare le singole previsioni - Identificare e mitigare i pregiudizi algoritmici per garantire risultati etici e giusti dell'IA - Analizzare modelli intrinsecamente interpretabili come alberi decisionali e modelli lineari generalizzati - Praticare la valutazione dell'affidabilità del modello in ambienti ad alta posta in gioco attraverso l'analisi strutturata Il corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti fondamentali di trasparenza prima di passare a tecniche pratiche per l'audit di modelli semplici e complessi.Progredirai attraverso esercizi scritti che rafforzano l'applicazione di questi metodi ai moderni flussi di lavoro dei dati. Questo corso è progettato per i principianti in data science e AI che vogliono dare la priorità all'etica e alla chiarezza; non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'audit del modello.