Grad‑CAM

Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) je výkonná technika pro vizualizaci a interpretaci výsledků hlubokého učení, zejména v oblasti zkresleného rozpoznávání obrazů. Pomocí Grad-CAM lze efektivně zjistit, které části obrazu model nejvíce zohledňuje při klasifikaci, čímž se zvyšuje transparentnost činnosti neuronových sítí. Tato metoda se používá v různých aplikacích, včetně medicínské diagnostiky, autonomního řízení a robotiky. V našem článku se dozvíte, jak Grad-CAM funguje, jaké má výhody a jak jej implementovat v praktických případech. Naučte se, jak pomocí Grad-CAM demystifikovat rozhodování umělé inteligence a zlepšit výsledky vašich projektů. Sledujte náš blog pro další informace a tipy na témata související s AI a strojovým učením!