Incitation à l'évaluation des explications en texte libre - Partie 2

Aperçu

Plongez dans les techniques avancées pour évaluer les explications en texte libre dans l'incitation par l'IA, en mettant l'accent sur les méthodologies et les applications pratiques pour l'analyse des données scientifiques.

Programme

• Introduction à l'évaluation avancée des explications en texte libre
Aperçu des méthodologies d'évaluation
Importance dans l'IA et la science des données
• Revue des concepts de base de la partie 1
Récapitulation des concepts fondamentaux
Points clés et leur pertinence
• Métriques d'évaluation avancées
Précision, rappel et F1-score dans l'évaluation des explications
Mesures de similarité sémantique
Métriques centrées sur l'humain : fluidité, pertinence et persuasion
• Méthodologies pour l'évaluation
Approches qualitatives vs quantitatives
Externalisation participative pour l'évaluation humaine
Outils et cadres automatisés
• Conception de cadres d'évaluation
Création d'une grille pour la qualité des explications
Équilibrer les mesures objectives et subjectives
Études de cas de cadres existants
• Applications pratiques en science des données
Problèmes réels en science des données
Intégration de l'évaluation dans le cycle de développement de l'IA
Amélioration continue par retour d'expérience itératif
• Ateliers pratiques
Analyse d'étude de cas
Application de métriques à des jeux de données d'exemple
Projets de groupe sur la conception d'un cadre d'évaluation
• Défis et orientations futures
Équilibrer l'explicabilité avec la performance
Tendances émergentes dans l'évaluation des explications en IA
Considérations éthiques dans l'incitation en IA
• Conclusion et prochaines étapes
Résumé des points d'apprentissage clés
Ressources pour une étude approfondie
Préparation aux avancées futures dans l'évaluation des incitations en IA

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Sujets

Science des données