«`html
Quanda: Новый инструмент для оценки данных обучения в объяснимом ИИ
XAI, или объяснимый ИИ, меняет подход к нейронным сетям, подчеркивая необходимость объяснения их решений. TDA (атрибуция данных обучения) помогает связать выводы модели с ее обучающими данными и решает важные задачи, такие как отладка модели, обобщение данных и выбор наборов данных.
Преимущества Quanda
Институт Фраунгофера разработал Quanda, инструмент на Python, который предлагает набор метрик для оценки TDA и простой интерфейс для интеграции с существующими решениями. Он:
- Доступен как библиотека в PyPI;
- Интегрируется с библиотеками PyTorch Lightning, HuggingFace Datasets и другими;
- Обеспечивает надежную и воспроизводимую оценку.
Как работает Quanda
Quanda предлагает:
- Стандартный интерфейс для различных методов;
- Метрики для оценки производительности TDA;
- Бенчмарки для сравнения различных методов.
Каждый компонент Quanda реализован как базовый класс, что позволяет пользователям легко оценивать новые методы TDA.
Применение Quanda
Quanda устраняет пробелы в оценке метрик TDA, что способствует их более широкому принятию. Исследователи могут использовать стандартные метрики и готовые настройки для оценки своих моделей.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу;
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить;
- Выберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
