Machine learning explainability (MLX) er prosessen med å forklare og tolke maskinlærings- og dyplæringsmodeller. MLX kan hjelpe maskinlæringsutviklere til å: Bedre forstå og tolke modellens oppførsel.
Hva er forklaring i maskinlæring?
Explainability (også referert til som "tolkbarhet") er konseptet om at en maskinlæringsmodell og dens produksjon kan forklares på en måte som "gir mening" for et menneske på et akseptabelt nivå.
Hva er forskjellen mellom forklarbarhet og tolkningsevne?
Fortolkbarhet handler om i hvilken grad en årsak og virkning kan observeres i et system. … Forklarbarhet er i mellomtiden i hvilken grad den interne mekanikken til en maskin eller et dypt læringssystem kan forklares i menneskelige termer.
Hva er ML-forklaring?
Forklarbarhet i maskinlæring betyr at du kan forklare hva som skjer i modellen din fra input til output. Det gjør modellene gjennomsiktige og løser black box-problemet. Forklarbar AI (XAI) er den mer formelle måten å beskrive dette på og gjelder all kunstig intelligens.
Hva er forklarbar modell?
Explainability definerer å kunne forklare spådommer som er et resultat av en modell fra et mer teknisk synspunkt til et menneske. Åpenhet: En modell anses som gjennomsiktig hvis den er forståelig alene ut fra enkle forklaringer.
