آموزش توضیح‌پذیری مدل‌های جعبه سیاه (Black Box Model Explainability) - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

درک مدل‌های جعبه سیاه و نیاز به توضیح‌پذیری Understanding Black Box Models and the Need for Explainability

• تعریف مسئله جعبه سیاه Defining the Black Box Problem

• منطق استفاده و چالش‌های ذاتی The Rationale for Use and Inherent Challenges

• نقش حیاتی توضیح‌پذیری The Critical Role of Explainability

بررسی رویکردهای مختلف توضیح‌پذیری Navigating the Landscape of Explainability Approaches

• توضیح‌پذیری ذاتی در مقابل پسینی Intrinsic vs. Post-hoc

• رویکردهای وابسته به مدل در مقابل مستقل از مدل Model-specific vs. Model-agnostic Approaches

• قدرت توضیح‌پذیری مستقل از مدل The Power of Model-agnostic Explainability

تحلیل‌های محلی: درک متد LIME Local Insights: Understanding LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

• پیچیدگی جهانی در مقابل سادگی محلی Global Complexity vs. Local Simplicity

• بررسی گام‌به‌گام متد LIME Step-by-step Investigation of LIME

• دموی عملی LIME LIME Hands-on Demo

بررسی عمیق SHAP برای توضیح‌پذیری مستحکم Deep Dive: SHAP (SHapley Additive exPlanations) for Robust Explainability

• معرفی SHAP Introducing SHAP

• نحوه عملکرد SHAP How SHAP Works

• دموی عملی SHAP SHAP Hands-on Demo

جمع‌بندی، نکات کلیدی و گام‌های بعدی Summary, Takeaways, and Next Steps

• تثبیت مفاهیم آموخته شده Reinforcing Your Understanding

• مسیر پیش روی شما Your Path Forward