Vysvětlitelnost strojového učení (MLX) je proces vysvětlování a interpretace modelů strojového učení a hlubokého učení. MLX může vývojářům strojového učení pomoci: lépe porozumět a interpretovat chování modelu.
Co je vysvětlitelnost ve strojovém učení?
Vysvětlitelnost (také označovaná jako „interpretovatelnost“) je koncept, že model strojového učení a jeho výstup lze vysvětlit způsobem, který lidské bytosti „dává smysl“na přijatelné úrovni.
Jaký je rozdíl mezi vysvětlitelností a interpretovatelností?
Interpretovatelnost je o rozsahu, v jakém lze příčinu a následek pozorovat v rámci systému. … Vysvětlitelnost je mezitím rozsah, v jakém lze vnitřní mechaniku stroje nebo systému hlubokého učení vysvětlit lidskými termíny.
Co je vysvětlitelnost ML?
Vysvětlitelnost ve strojovém učení znamená, že můžete vysvětlit, co se děje ve vašem modelu od vstupu k výstupu. Zprůhledňuje modely a řeší problém černé skříňky. Explainable AI (XAI) je formálnější způsob, jak to popsat a vztahuje se na veškerou umělou inteligenci.
Co je vysvětlitelný model?
Vysvětlitelnost definuje schopnost vysvětlit předpovědi vyplývající z modelu z techničtějšího hlediska člověku. Transparentnost: Model je považován za transparentní, pokud je srozumitelný sám o sobě z jednoduchých vysvětlení.
