Модели машинного обучения (ML) все чаще используются в различных областях, таких как финансовые услуги (например, прогнозирование цен на акции), юриспруденция (например, обобщение клинических случаев) и даже медицина (например, разработка лекарств). Хотя модели машинного обучения очень хорошо делают прогнозы, им не хватает объяснения своих прогнозов, чтобы люди могли легко понять, как модель сделала определенный прогноз. Модели машинного обучения сложны для понимания до такой степени, что..

Пошаговое руководство, чтобы лучше понять, на что ориентируется ваша модель классификации текста при прогнозировании. Введение: В этом проекте мы будем изучать использование библиотеки PyTorch под названием Captum для создания инструмента интерпретируемости, применяемого к модели классификации анализа настроений. Это позволит нам визуализировать, какие части текста больше всего повлияли на вывод. В первой части этого поста мы поговорим о модели классификации текста и данных,..