Mašīnmācīšanās izskaidrojamība (MLX) ir mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās modeļu skaidrošanas un interpretācijas process. MLX var palīdzēt mašīnmācīšanās izstrādātājiem: labāk izprast un interpretēt modeļa uzvedību.
Kas ir izskaidrojamība mašīnmācībā?
Izskaidrojamība (saukta arī par "interpretējamību") ir koncepcija, saskaņā ar kuru mašīnmācīšanās modeli un tā iznākumu var izskaidrot tā, lai cilvēkam būtu pieņemama nozīme..
Kāda ir atšķirība starp izskaidrojamību un interpretējamību?
Interpretējamība ir par to, cik lielā mērā cēlonis un sekas var novērot sistēmā. … Izskaidrojamība tikmēr ir tas, cik lielā mērā mašīnas vai dziļās mācīšanās sistēmas iekšējo mehāniku var izskaidrot cilvēciski.
Kas ir ML izskaidrojamība?
Izskaidrojamība mašīnmācībā nozīmē, ka jūs varat izskaidrot, kas notiek jūsu modelī no ievades līdz izvadei. Tas padara modeļus caurspīdīgus un atrisina melnās kastes problēmu. Izskaidrojamais AI (XAI) ir formālāks veids, kā to aprakstīt, un tas attiecas uz visu mākslīgo intelektu.
Kas ir izskaidrojams modelis?
Izskaidrojamība definē spēju izskaidrot prognozes, kas izriet no modeļa, no tehniskāka viedokļa cilvēkam. Caurspīdīgums: modelis tiek uzskatīts par caurspīdīgu, ja tas ir saprotams no vienkāršiem paskaidrojumiem.
