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

Aperçu

Explorez les principes de l'estimation de la confiance dans les classificateurs d'apprentissage automatique, en vous concentrant sur les propriétés géométriques des données d'entraînement pour prédire la certitude du modèle et gérer les risques dans les systèmes de prise de décision de l'IA.

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

Sujets

Informatique