Metody XAI stosowane do sieci neuronowych pracujących na obrazach - Weronika Hryniewska

Wywiad z Weroniką Hryniewską z grupy MI2 na temat metod wyjaśnialnego ML w obszarze sieci neuronowych pracujących na zdjęciach medycznych płuc.  Rozmawiamy m.in. na temat:- jak metoda LIME ( Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) może pomóc w weryfikacji modeli pracujących na danych "obrazkowych"- jakie dodatkowe opcje daje pakiet LimeCraft w porównaniu do "zwykłego" Lime- pakietu Innvestigate- zdjęć medycznych płuc - wspomaganiu lekarzy radiologów w diagnozach- jak ocenić czego uczy się model typu CNN (convolutional neural network) Wywiad prowadziłMichał Dulemba MI2: https://www.mi2.ai/ iNNvestigate: https://github.com/albermax/innvestigate metoda LIMEcraft: https://arxiv.org/abs/2111.08094 https://github.com/MI2DataLab/LIMEcraft https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320321002223Montowanie podcastów - Dobra EdycjaKsiążka o podcastowaniu - "Jak zacząć podcast" - Michał DulembaPosłuchaj więcej odcinków na:nieliniowy.pl - podcast o data science, machine learning i sztucznej inteligencjiNapisz do mnie:Michal Dulemba | LinkedInSubskrybuj podcast:Apple PodcastsSpotifyGoogle PodcastsPodcast AddictRSSKorzystam z: Buzzsprout (hosting odcinków):https://www.buzzsprout.com/?referrer_id=1783532Riverside (aplikacja do zdalnego nagrywania):https://www.riverside.fm/?via=dulemba