Vysvetliteľnosť strojového učenia (MLX) je proces vysvetľovania a interpretácie modelov strojového učenia a hlbokého učenia. MLX môže pomôcť vývojárom strojového učenia: lepšie pochopiť a interpretovať správanie modelu.
Čo je vysvetliteľnosť v strojovom učení?
Vysvetliteľnosť (tiež označovaná ako „interpretovateľnosť“) je koncept, že model strojového učenia a jeho výstup možno vysvetliť spôsobom, ktorý človeku „dáva zmysel“na prijateľnej úrovni.
Aký je rozdiel medzi vysvetliteľnosťou a interpretovateľnosťou?
Interpretovateľnosť je o rozsahu, v akom možno príčinu a následok pozorovať v rámci systému. … Vysvetliteľnosť je medzitým rozsah, v akom možno vnútornú mechaniku stroja alebo systému hlbokého učenia vysvetliť ľudskými termínmi.
Čo je vysvetliteľnosť ML?
Vysvetliteľnosť v strojovom učení znamená, že môžete vysvetliť, čo sa deje vo vašom modeli od vstupu po výstup. Robí modely transparentnými a rieši problém čiernej skrinky. Vysvetliteľná AI (XAI) je formálnejším spôsobom, ako to opísať a vzťahuje sa na všetku umelú inteligenciu.
Čo je vysvetliteľný model?
Vysvetliteľnosť definuje schopnosť vysvetliť predpovede vyplývajúce z modelu z technickejšieho hľadiska človeku. Transparentnosť: Model sa považuje za transparentný, ak je sám osebe zrozumiteľný z jednoduchých vysvetlení.
