Shpjegueshmëria e të mësuarit me makinë (MLX) është procesi i shpjegimit dhe interpretimit të modeleve të mësimit të makinës dhe të të mësuarit të thellë. MLX mund të ndihmojë zhvilluesit e mësimit të makinerive që: të kuptojnë dhe interpretojnë më mirë sjelljen e modelit.
Çfarë është shpjegueshmëria në mësimin e makinerive?
Shpjegueshmëria (e referuar edhe si "interpretueshmëri") është koncepti që një model i mësimit të makinës dhe rezultati i tij mund të shpjegohen në një mënyrë që "ka kuptim" për një qenie njerëzore në një nivel të pranueshëm.
Cili është ndryshimi midis shpjegueshmërisë dhe interpretueshmërisë?
Interpretueshmëria është rreth shkallës në të cilën një shkak dhe pasojë mund të vërehet brenda një sistemi. … Shpjegueshmëria, ndërkohë, është shkalla në të cilën mekanika e brendshme e një makine ose sistemi i të mësuarit të thellë mund të shpjegohet në terma njerëzorë.
Çfarë është shpjegueshmëria e ML?
Shpjegueshmëria në mësimin e makinerive do të thotë që mund të shpjegoni se çfarë ndodh në modelin tuaj nga hyrja në dalje. I bën modelet transparente dhe zgjidh problemin e kutisë së zezë. Inteligjenca artificiale e shpjegueshme (XAI) është mënyra më formale për ta përshkruar këtë dhe vlen për të gjithë inteligjencën artificiale.
Cili është modeli i shpjegueshëm?
Shpjegueshmëria përkufizon aftësinë për të shpjeguar parashikimet që rezultojnë nga një model nga një këndvështrim më teknik tek njeriu. Transparenca: Një model konsiderohet transparent nëse është i kuptueshëm në vetvete nga shpjegimet e thjeshta.
