Derin Öğrenme Açıklanabilirliği için Guided Backpropagation ve Saliency Maps

Derin öğrenme modelleri genellikle siyah kutular olarak eleştirilir ve kararlarına güvenmeyi zorlaştırır. Saliency maps, bir görüntü sınıflandırıcının bir tahmin yapmak için tam olarak hangi piksellere odaklandığını vurgulayarak bu sorunu çözer. Bu kararları nasıl görselleştireceğinizi öğrenerek modellerinizdeki hataları ayıklayabilir, paydaşlarla güven inşa edebilir ve yapay sinir ağlarınızın doğru özellikleri öğrendiğinden emin olabilirsiniz. Bu kursta, yapay sinir ağı kararlarını gizemli olmaktan çıkarmayı öğreneceksiniz. Model açıklanabilirliğinin temel kavramlarıyla başlayacak, ardından guided backpropagation uygulamak, ReLU aktivasyonlarını ele almak ve modellerinizi açıklamak için modern açıklanabilirlik çerçevelerinden yararlanmak üzere temiz Python kodları yazmaya geçeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Yapay sinir ağı açıklanabilirliğinin ve saliency mapping tekniğinin temel ilkelerini anlayın. - Girdi görüntülerine göre gradyanları hesaplamak için sıfırdan backpropagation uygulayın. - ReLU aktivasyonlarında negatif gradyanları bastırarak guided backpropagation mekaniğinde uzmanlaşın. - Guided backpropagation yöntemini Grad-CAM gibi modern öznitelik atama (attribution) yöntemleriyle karşılaştırın. - Model kararlarını değerlendirmek için PyTorch içindeki Captum gibi popüler açıklanabilirlik kütüphanelerini kullanın. - Net, metin odaklı kod örnekleriyle görüntü sınıflandırıcı tahminlerini analiz edin ve hataları ayıklayın. Kurs, özel gradyan değiştirme ve pratik açıklanabilirlik iş akışlarında size adım adım yol göstermeden önce, temel terminoloji ve gradyanların arkasındaki matematiksel sezgi ile başlar. Bu sadece metinden oluşan kurs, temel düzeyde Python bilgisine sahip makine öğrenimi ve bilgisayarlı görüye yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; ileri düzey derin öğrenme geçmişi gerekli değildir. Derin öğrenme modellerinizi şeffaf ve güvenilir kılmak için bugün okumaya başlayın.