Grundlagen der KI und des ML: Kennzahlen und Bewertung
Artificial Intelligence 2023
| Fortgeschritten
- 14 Videos | 1h 14m 31s
- Umfasst Bewertung
- Verdient ein Abzeichen
Das Verständnis der Modellbewertung ist von entscheidender Bedeutung für zuverlässige, genaue und ethische Entscheidungen beim Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML) in praktischen Szenarien. In diesem Kurs beschäftigen Sie sich eingehend mit der Bewertung und Interpretierbarkeit von KI/ML-Modellen und erlangen ein fundiertes Verständnis dieser wesentlichen Komponenten, damit KI/ML in Ihrem Unternehmen effektiv eingesetzt werden kann. Dieser Kurs konzentriert sich auf die grundlegenden Konzepte und Kennzahlen, die zur Bewertung der Leistung von Modellen erforderlich sind. Das Verständnis der Modellbewertung ist von entscheidender Bedeutung für zuverlässige, genaue und ethische Entscheidungen beim Einsatz von KI/ML in praktischen Szenarien. Nach diesem Kurs sind Sie gut darauf vorbereitet, fundierte Entscheidungen zu treffen und das Potenzial von KI/ML in Ihrem Unternehmen zu maximieren.
LERNINHALTE
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Die in diesem kurs behandelten schlüsselkonzepte kennenlernen
Gängige bewertungskennzahlen für die klassifikation und deren bedeutung beruhend auf der art des problems definieren können
Gängige bewertungskennzahlen für die regression und deren bedeutung kennen
Das konzept des overfittings und dessen auswirkungen auf die modellverallgemeinerung skizzieren
Die bedeutung von konfusionsmatrizen bei der bewertung der modellleistung kennen
Die grenzwertoptimierungskurve (receiver-operating-characteristic, roc) und die fläche unter der kurve (area under the curve, auc) als indikatoren für die robustheit eines modells interpretieren
Die herausforderungen hinsichtlich voreingenommenheit (bias) und fairness bei der bewertung von modellen der künstlichen intelligenz (ki) bzw. des maschinellen lernens (ml) skizzieren -
Die abwägung zwischen falsch positiven und falsch negativen ergebnissen bei der entscheidungsfindung analysieren können
Das konzept der kreuzvalidierung und ihre rolle bei der schätzung der modellleistung skizzieren
Die techniken zur handhabung der klassen-imbalance bei klassifikationsaufgaben kennen
Das konzept der interpretierbarkeit in ki-/ml-modellen und dessen bedeutung skizzieren
Wissen, wie wichtig es ist, die leistung im laufe der zeit zu verfolgen und modelle entsprechend anzupassen
Neue trends in der ki/ml-bewertung kennen, darunter erklärbare ki und fairness-auditing
Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte zusammenfassen
IN DIESEM KURS
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1mIn diesem Video lernen Sie die in diesem Kurs behandelten Schlüsselkonzepte kennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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7m 25sNach diesem Video werden Sie gängige Bewertungskennzahlen für die Klassifikation und deren Bedeutung beruhend auf der Art des Problems definieren können. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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3. Bewertungskennzahlen für die Regression4m 50sNach diesem Video werden Sie gängige Bewertungskennzahlen für die Regression und deren Bedeutung kennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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4. Overfitting6m 31sNach diesem Video können Sie das Konzept des Overfittings und dessen Auswirkungen auf die Modellverallgemeinerung skizzieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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5. Konfusionsmatrizen8m 25sNach diesem Video werden Sie die Bedeutung von Konfusionsmatrizen bei der Bewertung der Modellleistung kennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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6. ROC und AUC4m 8sNach diesem Video können Sie die Grenzwertoptimierungskurve (Receiver-Operating-Characteristic, ROC) und die Fläche unter der Kurve (Area Under the Curve, AUC) als Indikatoren für die Robustheit eines Modells interpretieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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7. Voreingenommenheit bei der Modellbewertung5m 36sNach diesem Video können Sie die Herausforderungen hinsichtlich Voreingenommenheit (Bias) und Fairness bei der Bewertung von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) bzw. des maschinellen Lernens (ML) skizzieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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8. Falsch positive und falsch negative Ergebnisse bei der Entscheidungsfindung6m 32sNach diesem Video werden Sie die Abwägung zwischen falsch positiven und falsch negativen Ergebnissen bei der Entscheidungsfindung analysieren können. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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9. Kreuzvalidierung5m 16sNach diesem Video können Sie das Konzept der Kreuzvalidierung und ihre Rolle bei der Schätzung der Modellleistung skizzieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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10. Klassen-Imbalance5m 25sNach diesem Video werden Sie Techniken zur Handhabung Klassen-Imbalance bei Klassifikationsaufgaben kennen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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11. Interpretierbarkeit in künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML)5m 49sNach diesem Video können Sie das Konzept der Interpretierbarkeit in KI-/ML-Modellen und dessen Bedeutung skizzieren. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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12. Performance Tracking6m 8sNach diesem Video wissen Sie, wie wichtig es ist, die Leistung im Laufe der Zeit zu verfolgen und Modelle entsprechend anzupassen. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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13. Neue Trends in der KI/ML-Bewertung6m 51sNach diesem Video werden Sie neue Trends in der KI/ML-Bewertung kennen, darunter erklärbare KI und Fairness-Auditing. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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14. Kurszusammenfassung37sIn diesem Video werden die wichtigsten in diesem Kurs behandelten Konzepte zusammengefasst. KOSTENLOSER ZUGRIFF
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