A gépi tanulás magyarázhatósága (MLX) a gépi tanulás és a mély tanulási modellek magyarázatának és értelmezésének folyamata. Az MLX segíthet a gépi tanulás fejlesztőinek abban, hogy: Jobban megértsék és értelmezzék a modell viselkedését.
Mi a megmagyarázhatóság a gépi tanulásban?
A megmagyarázhatóság (más néven értelmezhetőség) az a fogalom, amely szerint a gépi tanulási modell és kimenete úgy magyarázható, hogy az emberi lény számára elfogadható szinten „értelmes” legyen..
Mi a különbség a megmagyarázhatóság és az értelmezhetőség között?
Az értelmezhetőség arról szól, hogy egy ok és okozat milyen mértékben figyelhető meg egy rendszeren belül. … A megmagyarázhatóság pedig azt jelenti, hogy egy gépi vagy mély tanulási rendszer belső mechanikája milyen mértékben magyarázható emberi szemmel.
Mi az ML megmagyarázhatóság?
A megmagyarázhatóság a gépi tanulásban azt jelenti, hogy megmagyarázhatja, mi történik a modellben a bemenettől a kimenetig. Átlátszóvá teszi a modelleket, és megoldja a fekete doboz problémáját. Az Explainable AI (XAI) a formálisabb módja ennek leírására, és minden mesterséges intelligenciára vonatkozik.
Mi az a megmagyarázható modell?
Magyarázatosság meghatározza, hogy egy modellből származó előrejelzéseket technikaibb szempontból tudjuk megmagyarázni az ember számára. Átláthatóság: Egy modell akkor tekinthető átlátszónak, ha az egyszerű magyarázatokból önmagában is érthető.