Kas yra modelio paaiškinamumas?

Turinys:

Kas yra modelio paaiškinamumas?
Kas yra modelio paaiškinamumas?
Anonim

Mašininio mokymosi paaiškinamumas (MLX) yra mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi modelių paaiškinimo ir interpretavimo procesas. MLX gali padėti mašininio mokymosi kūrėjams: geriau suprasti ir interpretuoti modelio elgesį.

Kas yra mašininio mokymosi paaiškinamumas?

Paaiškinamumas (taip pat vadinamas „aiškinamumu“) yra koncepcija, pagal kurią mašininio mokymosi modelis ir jo išvestis gali būti paaiškinami taip, kad žmogui būtų „prasminga“priimtinu lygiu..

Kuo skiriasi paaiškinamumas ir aiškinamumas?

Aiškinamumas yra apie tai, kiek sistemoje galima pastebėti priežastį ir pasekmę. … Tuo tarpu paaiškinamumas yra mastas, kuriuo mašinos ar gilaus mokymosi sistemos vidinė mechanika gali būti paaiškinta žmogiškuoju terminu.

Kas yra ML paaiškinamumas?

Mašininio mokymosi paaiškinamumas reiškia, kad galite paaiškinti, kas vyksta jūsų modelyje nuo įvesties iki išvesties. Tai daro modelius skaidrius ir išsprendžia juodosios dėžės problemą. Paaiškinamas AI (XAI) yra formalesnis būdas tai apibūdinti ir taikomas visam dirbtiniam intelektui.

Kas yra paaiškinamas modelis?

Paaiškinamumas apibrėžia galimybę paaiškinti prognozes, gautas remiantis modeliu labiau techniniu požiūriu, žmogui. Skaidrumas: modelis laikomas skaidriu, jei jis suprantamas iš paprastų paaiškinimų.

Rekomenduojamas: