Obiettivi formativi del tirocinio Il progetto si propone di esplorare come i Language Model (LM), come GPT, possano essere utilizzati per aumentare la trasparenza e l’interpretabilità dei modelli di machine learning. L’obiettivo è rendere più comprensibili i processi decisionali automatizzati, facilitando la comunicazione tra modelli complessi e utenti finali, anche non esperti.

Attività del progetto Le Attività Previste Includono

- Studio delle principali tecniche di interpretabilità dei modelli ML (es. SHAP, LIME).
- Analisi del ruolo dei Language Model nella generazione di spiegazioni testuali.
- Progettazione e sviluppo di un prototipo che integri LM per spiegare le decisioni di un modello ML.
- Valutazione dell’efficacia delle spiegazioni generate tramite test con utenti.

Istruzione e formazione Il progetto è rivolto a studenti iscritti al secondo anno del corso di Laurea in Data Science o di altri corsi di Laurea in ambito STEM.

È richiesta una conoscenza di base del machine learning e della programmazione, preferibilmente in linguaggio Python. Sede : Imola (BO), con la possibilità di svolgere parte delle attività in smart working, in accordo con il tutor aziendale.

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Impiego dei Language Model per spiegare i Modelli di Machine Learning

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