Объяснимость машинного обучения (MLX) - это процесс объяснения и интерпретации моделей машинного обучения и глубокого обучения. MLX может помочь разработчикам машинного обучения: Лучше понять и интерпретировать поведение модели.
Что такое объяснимость в машинном обучении?
Объяснимость (также называемая «интерпретируемостью») - это концепция, согласно которой модель машинного обучения и ее результаты могут быть объяснены таким образом, который «имеет смысл» для человека на приемлемом уровне..
В чем разница между объяснимостью и интерпретируемостью?
Интерпретируемость – это о степени, в которой причина и следствие могут наблюдаться в системе. … В то же время объяснимость - это степень, в которой внутреннюю механику машины или системы глубокого обучения можно объяснить с точки зрения человека.
Что такое объяснимость ML?
Объяснимость в машинном обучении означает, что вы можете объяснить, что происходит в вашей модели от ввода до вывода. Это делает модели прозрачными и решает проблему черного ящика. Объяснимый ИИ (XAI) - это более формальный способ описать это, и он применим ко всему искусственному интеллекту.
Что такое объяснимая модель?
Объяснимость определяет способность объяснить человеку прогнозы, полученные на основе модели, с более технической точки зрения. Прозрачность: модель считается прозрачной, если она понятна сама по себе из простых объяснений.
