Границы возможностей ИИ: ошибки, ограничения и доверие // к. б. н. Ульяна Зубаирова, ИЦИГ СО РАН

Заключительная лекция посвящена тому, как оценивать надёжность современных моделей машинного обучения. Мы обсудим понятия внешней валидации, скрытой стратификации, сдвига распределения данных, обучения по ложным закономерностям, а также возможности и ограничения современных методов интерпретации решений нейронных сетей. В завершение поговорим о роли эксперта в эпоху искусственного интеллекта и о том, почему будущее биомедицинского анализа изображений связано с сотрудничеством человека и алгоритма, а не с заменой одного другим. Видеолекция записана в рамках редизайна курса «Приложения искусственного интеллекта и Data Science в задачах биологии» при поддержке Фонда Потанина