Обясняемостта на машинното обучение (MLX) е процесът на обяснение и интерпретиране на модели на машинно обучение и дълбоко обучение. MLX може да помогне на разработчиците на машинно обучение да: По-добре разберат и интерпретират поведението на модела.
Какво е обяснимостта в машинното обучение?
Обяснимостта (наричана още "интерпретируемост") е концепцията, че моделът на машинно обучение и неговият резултат могат да бъдат обяснени по начин, който "има смисъл" за човешкото същество на приемливо ниво.
Каква е разликата между обяснимостта и интерпретируемостта?
Интерпретируемостта е относно степента, до която причина и следствие могат да бъдат наблюдавани в рамките на една система. … Междувременно обяснимостта е степента, до която вътрешната механика на машината или системата за дълбоко обучение може да бъде обяснена с човешки термини.
Какво е обяснимостта на ML?
Обяснимостта в машинното обучение означава, че можете да обясните какво се случва във вашия модел от вход до изход. Той прави моделите прозрачни и решава проблема с черната кутия. Обяснимият AI (XAI) е по-формалният начин да се опише това и се отнася за целия изкуствен интелект.
Какво е обясним модел?
Обяснимост дефинира възможността за обяснение на прогнози, произтичащи от модел от по-техническа гледна точка на човек. Прозрачност: Моделът се счита за прозрачен, ако е разбираем сам по себе си от прости обяснения.
