Wyjaśnianie uczenia maszynowego (MLX) to proces wyjaśniania i interpretowania modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. MLX może pomóc twórcom systemów uczących się w: Lepszym zrozumieniu i interpretacji zachowania modelu.
Co to jest wyjaśnialność w uczeniu maszynowym?
Wyjaśnialność (określana również jako „interpretowalność”) to koncepcja, że model uczenia maszynowego i jego wyniki można wyjaśnić w sposób, który „ma sens” dla człowieka na akceptowalnym poziomie.
Jaka jest różnica między wyjaśnialnością a interpretowalnością?
Interpretowalność to o stopniu, w jakim przyczynę i skutek można zaobserwować w systemie. … Tymczasem wyjaśnialność to stopień, w jakim wewnętrzną mechanikę maszyny lub systemu głębokiego uczenia można wyjaśnić w kategoriach ludzkich.
Co to jest wyjaśnienie ML?
Wyjaśnialność w uczeniu maszynowym oznacza, że możesz wyjaśnić, co dzieje się w Twoim modelu od wejścia do wyjścia. Sprawia, że modele są przejrzyste i rozwiązuje problem czarnej skrzynki. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja (XAI) to bardziej formalny sposób na opisanie tego i dotyczy całej sztucznej inteligencji.
Co to jest wytłumaczalny model?
Wyjaśnialność definiuje możliwość wyjaśnienia przewidywań wynikających z modelu z bardziej technicznego punktu widzenia dla człowieka. Przejrzystość: model jest uważany za przejrzysty, jeśli jest zrozumiały na podstawie prostych wyjaśnień.
