Az átlátszóság megoldja ezt a problémát a könnyen értelmezhető modellek használatával, amelyek közül néhányat a következő részben fogunk érinteni. A megmagyarázhatóság úgy oldja meg ezt a problémát, hogy „kicsomagolja a fekete dobozt”, vagy megpróbál betekintést nyerni a gépi tanulási modellbe, gyakran statisztikai módszerek segítségével.
Mi a modell megmagyarázhatósága?
A modell magyarázhatósága az ML-modellek által nyújtott eredmények elemzésének és megértésének tág fogalma. Leggyakrabban a „fekete dobozos” modelleknél használatos, amelyeknél nehéz kimutatni, hogyan jutott a modell konkrét döntésre.
Mi a megmagyarázhatóság a mély tanulásban?
A megmagyarázhatóság (más néven értelmezhetőség) az a fogalom, hogy egy gépi tanulási modell és annak kimenete úgy magyarázható, hogy az emberi lény számára elfogadható szinten „értelmes” legyen. … Másokat, például a mély tanulási rendszereket, noha teljesítményesebbek, sokkal nehezebb megmagyarázni.
Mit jelent a megmagyarázhatóság egy mesterséges intelligencia rendszerrel összefüggésben?
Andrew Maturo, adatelemző, SPR. „A megmagyarázható mesterséges intelligencia leegyszerűsítve azt jelenti, hogy A működése átlátható, így az emberi felhasználók képesek lesznek megérteni és megbízni a döntésekben. konkrét belátás vagy döntés?” –
Mi az a megmagyarázhatósági probléma?
Az emberek látszólag ellenszenvednek a feketedobozos döntésektől, amelyek pénzügyileg, egészségileg és több tucat egyéb módon érintik őket, ugyanakkor figyelmen kívül hagyják bizonyos különféle döntéseket.. … Amikor a mesterséges intelligencia meghozza ezeket a döntéseket, hallható a megmagyarázhatóság iránti igény.
