Engineer & Explain AI Model Decisions

Engineer & Explain AI Model Decisions, güvenilir ve gerekçelendirilebilir yapay zeka sistemleri kurması gereken Makine Öğrenimi ve yapay zeka profesyonelleri için tasarlanmış orta düzey bir derstir. Günümüzün karmaşık veri ortamlarında yüksek doğruluk tek başına yeterli değildir; bir modelin kararını neden verdiğini kanıtlayabilmeli ve gerçek dünyaya zarar veren yanlılıkları giderebilmelisiniz. Bu ders, etik ve güvenilir bir dağıtım sağlamak için gelişmiş özellik mühendisliği (feature engineering) ve model açıklanabilirliği uygulamalarını birleştirmenize olanak tanır. Python, scikit-learn, TF-IDF ve gömme toplama (embedding aggregation) kullanarak karmaşık, konuşma tabanlı günlükleri (ajan sohbet geçmişi gibi) temizlemeyi ve bunları yapılandırılmış, modele hazır tensörlere dönüştürmeyi öğrenerek veri dönüşümünde uzmanlaşarak başlayacaksınız. Dahası, model mantığını analiz etmek için SHAP gibi güçlü açıklanabilirlik tekniklerini kullanarak "kara kutu"nun derinliklerine ineceksiniz. Yanlış sınıflandırılmış örnekler üzerinde teşhisler çalıştıracak, sahte korelasyonları (günün saati bağımlılıkları gibi) işaretleyecek ve yanlılık giderme stratejileri geliştireceksiniz. Nihai çıktı, teknik bulguları eyleme geçirilebilir iş içgörülerine dönüştüren, paydaşlara sunulmaya hazır bir açıklanabilirlik raporuyla sonuçlanan bir Yapay Zeka Modeli Karar Araç Seti (AI Model Decision Toolkit) olacaktır.