La scienza delle piccole grandi cose: Machine Learning interpretabile: le nuove geometrie dei modelli AI
🧠 Machine Learning interpretabile: le nuove geometrie dei modelli AI I modelli di intelligenza artificiale stanno diventando sempre più potenti, ma anche opachi. Come possiamo comprendere ciò che accade all’interno di una rete neurale? Il Machine Learning interpretabile usa topologia, algebra e geometria per esplorare lo spazio decisionale dei modelli. È una sfida tecnica, ma anche filosofica, che unisce modellizzazione matematica ed etica computazionale. 📐 Geometrie invisibili: una nuova mappa del pensiero artificiale Alcuni strumenti emergenti nel campo dell’AI interpretabile: 📊 Topologia persistente: studia le strutture che “resistono” nella nuvola di dati 🧠 Reti neurali simboliche: uniscono logica formale e apprendimento profondo 📉 Curve decision boundary: visualizzano come il modello separa le classi Questi approcci permettono di vedere e controllare come un’AI prende decisioni, soprattutto in contesti critici ...