Gestion des risques dans les modèles d'IA - Estimation de la confiance dans les classificateurs d'apprentissage automatique

Aperçu

Programme

• Introduction à la gestion des risques dans l'IA
Aperçu des risques dans la prise de décision en IA
Importance de l'estimation de la confiance
• Fondamentaux des classifieurs de machine learning
Types de classifieurs
Frontières de décision et marge
• Comprendre l'estimation de la confiance
Définition et objectif
Techniques courantes pour l'estimation de la confiance
• Propriétés géométriques des données d'apprentissage
Géométrie dans les espaces de haute dimension
Distribution des données et son impact
• Techniques pour la prédiction de la confiance
Méthodes probabilistes
Ensembles et méthodes bootstrap
Approches bayésiennes
• Évaluation de la certitude des classifieurs
Métriques et méthodes d'évaluation
Visualisation de la confiance
• Gestion des risques dans les systèmes d'IA
Définition des seuils et stratégies de décision
Équilibrer précision et rappel
• Études de cas et applications
Exemples réels d'estimation de la confiance
Applications industrielles et meilleures pratiques
• Considérations éthiques en gestion des risques
Biais et équité
Transparence dans les systèmes d'IA
• Outils et cadres pour l'estimation de la confiance
Introduction aux logiciels et bibliothèques
Pratique pratique avec des outils sélectionnés
• Tendances et développements futurs
Avancées en estimation de la confiance
Risques émergents dans les systèmes d'IA
• Projet final et évaluation
Concevoir et mettre en œuvre un module d'estimation de la confiance
Revue par les pairs et feedback
• Résumé et conclusion du cours
Récapitulation des concepts clés
Discussion sur les parcours d'apprentissage futurs

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Matières

Computer Science