In den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft stand die Interpretierbarkeit von Modellen schon immer im Fokus von Forschern und Praktikern. Mit der weit verbreiteten Anwendung komplexer Modelle wie Deep Learning und Ensemble-Methoden ist das Verst?ndnis des Entscheidungsprozesses des Modells besonders wichtig geworden. Explainable AI|XAI tr?gt dazu bei, Vertrauen in maschinelle Lernmodelle aufzubauen, indem es die Transparenz des Modells erh?ht. Eine Verbesserung der Modelltransparenz kann durch Methoden wie den weit verbreiteten Einsatz mehrerer komplexer Modelle sowie der Entscheidungsprozesse zur Erl?uterung der Modelle erreicht werden. Zu diesen Methoden geh?ren die Analyse der Merkmalsbedeutung, die Sch?tzung des Modellvorhersageintervalls, lokale Interpretierbarkeitsalgorithmen usw. Die Merkmalswichtigkeitsanalyse kann den Entscheidungsprozess des Modells erkl?ren, indem sie den Grad des Einflusses des Modells auf die Eingabemerkmale bewertet. Sch?tzung des Modellvorhersageintervalls

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die M?glichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre F?higkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es ver?ndert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als ?Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolution?re Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Zu den h?ufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, geh?ren Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den L?sungen geh?ren die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische F?lle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.

übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erkl?rt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu l?sen, indem es Stakeholdern erm?glicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tats?chlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur L?sung dieses Problems gew?hrleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erkl?rbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erkl?rbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden

MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung gro? angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training gro?er Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training gro?er Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexit?t dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilit?t im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise w?hrend des Trainingsprozesses zu Instabilit?ten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.

Das Anwendungspotenzial der Go-Sprache im Bereich des maschinellen Lernens ist enorm. Ihre Vorteile sind: Parallelit?t: Sie unterstützt die parallele Programmierung und eignet sich für rechenintensive Operationen bei maschinellen Lernaufgaben. Effizienz: Der Garbage Collector und die Sprachfunktionen sorgen dafür, dass der Code auch bei der Verarbeitung gro?er Datenmengen effizient ist. Benutzerfreundlichkeit: Die Syntax ist pr?gnant und erleichtert das Erlernen und Schreiben von Anwendungen für maschinelles Lernen.

In C++ umfasst die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen: Lineare Regression: Wird zur Vorhersage kontinuierlicher Variablen verwendet. Zu den Schritten geh?ren das Laden von Daten, das Berechnen von Gewichtungen und Verzerrungen, das Aktualisieren von Parametern und die Vorhersage. Logistische Regression: Wird zur Vorhersage diskreter Variablen verwendet. Der Prozess ?hnelt der linearen Regression, verwendet jedoch die Sigmoidfunktion zur Vorhersage. Support Vector Machine: Ein leistungsstarker Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmus, der die Berechnung von Support-Vektoren und die Vorhersage von Beschriftungen umfasst.

Bei der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ sind Sicherheitsaspekte von entscheidender Bedeutung, einschlie?lich Datenschutz, Modellmanipulation und Eingabevalidierung. Zu den Best Practices geh?ren die Einführung sicherer Bibliotheken, die Minimierung von Berechtigungen, die Verwendung von Sandboxing und die kontinuierliche überwachung. Der praktische Fall demonstriert die Verwendung der Botan-Bibliothek zum Ver- und Entschlüsseln des CNN-Modells, um sicheres Training und Vorhersage zu gew?hrleisten.