Explicabilitatea învățării automate (MLX) este procesul de explicare și interpretare a modelelor de învățare automată și de învățare profundă. MLX poate ajuta dezvoltatorii de învățare automată să: înțeleagă și interpreteze mai bine comportamentul modelului.
Ce este explicabilitatea în învățarea automată?
Explicabilitatea (denumită și „interpretabilitate”) este conceptul conform căruia un model de învățare automată și rezultatul său pot fi explicate într-un mod care „are sens” pentru o ființă umană la un nivel acceptabil.
Care este diferența dintre explicabilitate și interpretabilitate?
Interpretabilitatea este despre măsura în care o cauză și un efect pot fi observate într-un sistem. … Explicabilitatea, între timp, este măsura în care mecanica internă a unei mașini sau a unui sistem de învățare profundă poate fi explicată în termeni umani.
Ce este explicabilitatea ML?
Explicabilitatea în învățarea automată înseamnă că puteți explica ce se întâmplă în modelul dvs. de la intrare la ieșire. Face modelele transparente și rezolvă problema cutiei negre. AI explicabilă (XAI) este modalitatea mai formală de a descrie acest lucru și se aplică tuturor inteligenței artificiale.
Ce este modelul explicabil?
Explicabilitatea definește capacitatea de a explica predicțiile rezultate dintr-un model dintr-un punct de vedere mai tehnic la un om. Transparență: un model este considerat transparent dacă este de înțeles singur din explicații simple.
