Yorumlanabilir Makine Öğrenmesi
  • Yorumlanabilir Yapay Öğrenme
  • Bölüm 1 - Yazarın Önsözü
  • Bölüm 1.1 Çevirmenin Önsözü
  • Bölüm 2 - Giriş
    • 2.1 Hikaye Zamanı
    • 2.2 Makine Öğrenmesi Nedir?
    • 2.3 Terminoloji
  • 3. Yorumlanabilirlik
    • 3.1 Yorumlanabilirliğin Önemi
    • 3.2 Yorumlanabilirlik Yöntemlerinin Sınıflandırılması
    • 3.3 Yorumlanabilirliğin Kapsamı
    • 3.4 Yorumlanabilirliğin Değerlendirilmesi
    • 3.5 Açıklamaların Özellikleri
    • 3.6 İnsan Dostu Açıklamalar
  • 4 Veri Setleri
    • 4.1 Bisiklet Kiralama (Bike Rentals)- Regresyon
    • 4.2 Youtube Spam Yorumları (Metin Sınıflandırma)
    • 4.3 Rahim Ağzı Kanseri Risk Faktörleri (Sınıflandırma)
  • 5. Yorumlanabilir Modeller
    • 5.1 Doğrusal Regresyon (Linear Regression)
    • 5.2 Lojistik Regresyon (Logistic Regression)
    • 5.3 GLM, GAM ve Fazlası
    • 5.4 Karar Ağaçları (Decision Tre)
    • 5.5 Karar Kuralları (Decision Rules)
    • 5.6 RuleFit
    • 5.7 Diğer Yorumlanabilir Modeller
  • 6. Model Agnostik Metotlar (Model-Agnostic Methods)
  • 7. Örnek Tabanlı Açıklamalar (Example-Based Explanations)
  • 8.Küresel Model Agnostik Metotlar (Global Model-Agnostic Methods)
    • 8.1 Kısmi Bağımlılık Grafiği - Partial Dependency Plot
    • 8.2. Biriktirilmiş Yerel Etki (Accumulated Local Effects-ALE) Grafikleri
    • 8.3 Öznitelik Etkileşimi (Feature Interaction)
    • 8.4 Fonksiyonel Ayrıştırma (Functional Decomposition)
    • 8.5 Permütasyon Öznitelik Önemi (Permutation Feature Importance)
    • 8.6 Küresel Vekil Modeli (Global Surrogate)
    • 8.7 Prototipler ve Eleştiriler (Prototypes and Criticisms)
  • 9. Yerel Modelden Bağımsız Yöntemler (Local Model-Agnostic Methods)
    • 9.1 Bireysel Koşullu Beklenti (Individual Conditional Expectation)
    • 9.2 Yerel Vekil (Local Surrogate) (LIME)
    • 9.3 Karşıt Gerçekçi Açıklamalar (Counterfactual Explanations)
    • 9.4 Kapsamlı Kurallar (Scoped Rules (Anchors))
    • 9.5 Shapley Değerleri (Shapley Values)
    • 9.6 SHAP (SHapley Additive exPlanations)
  • 10. Sinir Ağları Yorumlaması
    • 10.1 Öğrenilmiş Özellikler (Learned Features)
    • 10.2 Piksel İlişkilendirmesi (Pixel Attribution)
    • 10.3 Kavramları Belirleme (Detecting Concepts)
    • 10.4 Kötü Amaçlı Örnekler (Adversarial Examples)
    • 10.5 Etkili Örnekler (Influential Instances)
  • 11. Kristal Küreye Bir Bakış
    • 11.1 Makine Öğrenmesinin Geleceği
      • 11.2 Yorumlanabilirliğin Geleceği
  • 12. Teşekkürler
  • Referanslar
  • Kullanılan R paketleri
Powered by GitBook
On this page

4 Veri Setleri

Kitap boyunca, tüm model ve teknikler ücret gerektirmeden kullanılabilen gerçek veri setleri üzerinde uygulanacaktır. Sınıflandırma, regresyon ve metin sınıflandırma görevleri gibi farklı görevler için farklı veri setleri kullanacağız.

Previous3.6 İnsan Dostu AçıklamalarNext4.1 Bisiklet Kiralama (Bike Rentals)- Regresyon

Last updated 5 months ago