Objašnjivost strojnog učenja (MLX) je proces objašnjavanja i tumačenja modela strojnog učenja i dubokog učenja. MLX može pomoći programerima strojnog učenja da: Bolje razumiju i protumače ponašanje modela.
Što je objašnjivost u strojnom učenju?
Objašnjivost (također se naziva "interpretabilnost") je koncept da se model strojnog učenja i njegov rezultat mogu objasniti na način koji "ima smisla" za ljudsko biće na prihvatljivoj razini.
Koja je razlika između objašnjivosti i interpretabilnosti?
Interpretabilnost je o mjeri u kojoj se uzrok i posljedica mogu promatrati unutar sustava. … Objašnjivost je u međuvremenu u kojoj se mjeri unutarnja mehanika stroja ili sustava dubokog učenja može objasniti ljudskim pojmovima.
Što je ML objašnjivost?
Objašnjivost u strojnom učenju znači da možete objasniti što se događa u vašem modelu od ulaza do izlaza. Čini modele transparentnim i rješava problem crne kutije. Objašnjiva AI (XAI) je formalniji način da se to opiše i odnosi se na svu umjetnu inteligenciju.
Što je objašnjiv model?
Objašnjivost definira mogućnost objašnjavanja predviđanja koja proizlaze iz modela s više tehničke točke gledišta za čovjeka. Transparentnost: model se smatra transparentnim ako je razumljiv sam po sebi iz jednostavnih objašnjenja.
