Koneoppimisen selitettävyys (MLX) on koneoppimisen ja syväoppimismallien selittämis- ja tulkintaprosessi. MLX voi auttaa koneoppimisen kehittäjiä ymmärtämään ja tulkitsemaan paremmin mallin käyttäytymistä.
Mitä on selitettävyys koneoppimisessa?
Selitettävyys (kutsutaan myös "tulkinnaksi") on käsite, jonka mukaan koneoppimismalli ja sen tuotos voidaan selittää tavalla, joka "on järkeä" ihmiselle hyväksyttävällä tasolla.
Mitä eroa on selitettävyyden ja tulkittavuuden välillä?
Tulkittavuus on siitä, missä määrin syy ja seuraus voidaan havaita järjestelmässä. … Selittävyys puolestaan on sitä, missä määrin koneen tai syväoppimisjärjestelmän sisäinen mekaniikka voidaan selittää ihmisillä.
Mitä on ML-selitettävyys?
Selitettävyys koneoppimisessa tarkoittaa, että voit selittää, mitä mallissasi tapahtuu syötteestä lähtöön. Se tekee malleista läpinäkyviä ja ratkaisee mustan laatikon ongelman. Selitettävä tekoäly (XAI) on muodollisempi tapa kuvata tätä ja koskee kaikkea tekoälyä.
Mikä on selitettävissä oleva malli?
Selittävyys määrittää kyvyn selittää mallista johtuvia ennusteita teknisemmästä näkökulmasta ihmiselle. Läpinäkyvyys: Mallia pidetään läpinäkyvänä, jos se on yksinään ymmärrettävissä yksinkertaisista selityksistä.
