TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #205 · 22 јан.

Как работает функция reload()? Эта функция нужна для того, чтобы перезагрузить изменившийся код из py-файла без рестарта интерпретатора. Дело в том, что любой импортированный модуль при повторном импорте не будет перечитывать файл. Функция импорта вернёт уже загруженный в память объект модуля. Чтобы обновить код, нужно либо перезапустить всю программу, либо использовать функцию reload() from importlib import reload reload(my_module) 🔸 Функция reload() принимает в качестве аргумента только объект модуля или пакета. Она не может перезагрузить класс или функцию. Только весь файл целиком! 🔸 Перезагрузка пакета перезагрузит только его файл __init__.py, если он есть. Но не вложенные модули. 🔸Она не может перезагрузить ранее не импортированный модуль. 🔸При вызове функция reload() перечитывает и перекомпилирует код в файле, создавая новые объекты. После создания новых объектов перезаписывается ранее созданный неймспейс этого модуля. Это значит, что если где-то этот модуль импортирован через import и обращение к атрибутам происходит через неймспейс (имя) модуля, то такие атрибуты обновятся. Если какие-либо объекты из этого модуля импортированы через from то они будут ссылаться на старые объекты. Напишем простой модуль # mymodule.py x = 1 Теперь импортируем модуль и отдельно переменную х из модуля >>> import mymodule >>> from mymodule import x >>> print(mymodule.x) 1 >>> print(x) 1 Не перезапуская интерпретатор вносим изменения в модуль # mymodule.py x = 2 Делаем перезагрузку модуля и проверяем х ещё раз >>> reload(mymodule) >>> print(mymodule.x) 2 >>> print(x) 1 То же самое будет если присвоить любой объект переменной (даже словарь или список) Повторный импорт обновляет значение >>> from mymodule import x >>> print(x) 2 🔸Созданные инстансы классов не обновятся после перезагрузки модуля. Их придётся пересоздать. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #explainableai

当前筛选 #explainableai清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #295 · 26.04.2024 г., 07:04

Lost in Translation: AI Explanations Biased Toward Western Cultures? A new study reveals a potential blind spot in AI development: cultural bias in explanations provided by AI systems. As AI plays an increasingly prominent role in decision-making (hiring, healthcare), explainable AI is crucial for user trust and understanding. Explainable AI systems aim to make complex AI models easier to understand by generating explanations for their outputs. The study analyzed over 200 explainable AI user studies, finding a significant bias towards explaining AI decisions in ways preferred by Western populations: Western cultures tend to favor internalist explanations, focusing on the AI's "thinking" or beliefs. Conversely, collectivist cultures might prefer externalist explanations, referencing rules or social norms influencing the AI's output. This bias could lead to: ✅ Reduced trust in AI systems from non-Western users who receive explanations that don't resonate with their cultural background. ✅ Exclusion of valuable populations from the benefits of explainable AI. 94% of studies reviewed showed no awareness of potential cultural variations in explanation preferences. 48% of studies didn't report the cultural background of participants. Studies sampling non-Western populations were scarce (8.4%). Even studies reporting cultural background often generalized findings to broader populations without considering cultural differences. As AI impacts people worldwide, AI systems need to cater to diverse cultural understandings of explanation. #AI#ExplainableAI#Culture#Bias