Vad händer när AI fattar beslut vi inte förstår? I detta inlägg tittar vi närmare på XAI – förklarbar artificiell intelligens – som hjälper oss att se varför AI kommer fram till sina slutsatser. Vi går igenom metoder som SHAP, LIME och Integrated Gradients, och visar hur XAI kan skapa förtroende, minska risker och göra AI användbar även i komplex industriell verklighet.

I denna del av Lilla AI-skolan förklarar vi hur man kan kombinera flera modeller för att få mer träffsäkra förutsägelser. Vi går igenom tre vanliga ensemblemetoder – Bagging, Boosting och Stacking – med tydliga exempel från industrin. Lär dig hur du kan minska brus, hitta subtila mönster och kombinera olika modelltyper för att fatta bättre datadrivna beslut i din verksamhet.

Sustainability Circle's "Lilla AI Skola" om kvalitetssäkring av AI Detta kanske inte är ett kunskapsinlägg som de andra i vår serie, men...

Reinforcement Learning (RL) – en gren inom maskininlärning

Sustainability Circle's "lilla AI skola" om transformers Vi har alla lärt oss att den dagen då ChatGPT släpptes till allmänheten, 30...

Autoregression har fått en central roll inom AI, särskilt i språkmodeller och generativa system. GPT-modeller(Generative Pre-trained Transfo

Pre-processing är processen att förbereda rådata så att den blir ren, konsekvent och användbar för analys eller maskininlärning.

Dataläckage inträffar när en maskininlärningsmodell får tillgång till information under träning som den inte borde ha.

När teknologier som Blockchain och AI kombineras kan de förstärka varandras styrkor. Blockchain skapar en säker och tillförlitlig grund.

Sustainability Circle's "lilla AI skola" om Data Management. Vad är Data Management? Data management handlar om att effektivt samla in,...

Sustainability Circle's "lilla AI skola" om NLP. Vad är NLP? Natural Language Processing, eller NLP, är en gren inom artificiell...