Masjineleer-verduidelikbaarheid (MLX) is die proses om masjienleer- en diepleermodelle te verduidelik en te interpreteer. MLX kan masjienleerontwikkelaars help om: Die model se gedrag beter te verstaan en te interpreteer.
Wat is verduidelikbaarheid in masjienleer?
Verklaarbaarheid (ook na verwys as "interpreteerbaarheid") is die konsep dat 'n masjienleermodel en sy uitset verduidelik kan word op 'n manier wat vir 'n mens "sin maak" op 'n aanvaarbare vlak.
Wat is die verskil tussen Verklaarbaarheid en interpreteerbaarheid?
Interpreteerbaarheid gaan oor die mate waarin 'n oorsaak en gevolg binne 'n sisteem waargeneem kan word. … Verklaarbaarheid is intussen die mate waarin die interne meganika van 'n masjien of diepleerstelsel in menslike terme verklaar kan word.
Wat is ML-verduidelikbaarheid?
Verklaarbaarheid in masjienleer beteken dat jy kan verduidelik wat in jou model gebeur van inset tot uitvoer. Dit maak modelle deursigtig en los die swartboksprobleem op. Verklaarbare KI (XAI) is die meer formele manier om dit te beskryf en is van toepassing op alle kunsmatige intelligensie.
Wat is verduidelikbare model?
Verklaarbaarheid definieer die vermoë om voorspellings wat uit 'n model voortspruit uit 'n meer tegniese oogpunt aan 'n mens te verduidelik. Deursigtigheid: 'n Model word as deursigtig beskou as dit op sy eie uit eenvoudige verduidelikings verstaanbaar is.
