Η
Επεξήγηση μηχανικής μάθησης (MLX) είναι η διαδικασία επεξήγησης και ερμηνείας μοντέλων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Το MLX μπορεί να βοηθήσει τους προγραμματιστές μηχανικής εκμάθησης να: Κατανοούν και ερμηνεύουν καλύτερα τη συμπεριφορά του μοντέλου.
Τι είναι η Επεξήγηση στη μηχανική εκμάθηση;
Εξηγησιμότητα (αναφέρεται επίσης ως "ερμηνευσιμότητα") είναι η έννοια ότι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και τα αποτελέσματά του μπορούν να εξηγηθούν με τρόπο που "έχει νόημα" σε έναν άνθρωπο σε αποδεκτό επίπεδο.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ Επεξήγησης και ερμηνευσιμότητας;
Η ερμηνεία είναι σχετικά με τον βαθμό στον οποίο μπορεί να παρατηρηθεί μια αιτία και ένα αποτέλεσμα μέσα σε ένα σύστημα. … Επεξηγησιμότητα, εν τω μεταξύ, είναι ο βαθμός στον οποίο η εσωτερική μηχανική μιας μηχανής ή ενός συστήματος βαθιάς μάθησης μπορεί να εξηγηθεί με ανθρώπινους όρους.
Τι είναι η Επεξήγηση ML;
Εξηγησιμότητα στη μηχανική μάθηση σημαίνει ότι μπορείτε να εξηγήσετε τι συμβαίνει στο μοντέλο σας από την είσοδο στην έξοδο. Κάνει τα μοντέλα διαφανή και λύνει το πρόβλημα του μαύρου κουτιού. Το εξηγήσιμο AI (XAI) είναι ο πιο επίσημος τρόπος για να περιγραφεί αυτό και ισχύει για όλη την τεχνητή νοημοσύνη.
Τι είναι εξηγήσιμο μοντέλο;
Εξηγητιμότητα καθορίζει τη δυνατότητα να εξηγήσετε προβλέψεις που προκύπτουν από ένα μοντέλο από πιο τεχνική άποψη σε έναν άνθρωπο. Διαφάνεια: Ένα μοντέλο θεωρείται διαφανές εάν είναι κατανοητό από μόνο του από απλές εξηγήσεις.
