Objašnjivost mašinskog učenja (MLX) je proces objašnjavanja i tumačenja modela mašinskog učenja i dubokog učenja. MLX može pomoći programerima mašinskog učenja da: Bolje razumiju i protumače ponašanje modela.
Šta je objašnjivost u mašinskom učenju?
Objašnjivost (također se naziva "interpretabilnost") je koncept da se model mašinskog učenja i njegov rezultat mogu objasniti na način koji "ima smisla" za ljudsko biće na prihvatljivom nivou.
Koja je razlika između objašnjivosti i interpretabilnosti?
Interpretabilnost je o meri u kojoj se uzrok i posledica mogu posmatrati unutar sistema. … Objašnjivost je, u međuvremenu, stepen do kojeg se unutrašnja mehanika mašine ili sistema dubokog učenja može objasniti ljudskim terminima.
Šta je ML objašnjenje?
Objašnjivost u mašinskom učenju znači da možete objasniti šta se dešava u vašem modelu od ulaza do izlaza. To čini modele transparentnim i rješava problem crne kutije. Objašnjiva AI (XAI) je formalniji način da se ovo opiše i primjenjuje se na svu umjetnu inteligenciju.
Šta je objašnjiv model?
Objašnjivost definiše sposobnost objašnjavanja predviđanja koja proizilaze iz modela sa više tehničke tačke gledišta za čovjeka. Transparentnost: Model se smatra transparentnim ako je razumljiv sam po sebi iz jednostavnih objašnjenja.
