Kebolehjelasan pembelajaran mesin (MLX) ialah proses menerangkan dan mentafsir model pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. MLX boleh membantu pembangun pembelajaran mesin untuk: Lebih memahami dan mentafsir tingkah laku model.
Apakah itu Kebolehjelasan dalam pembelajaran mesin?
Kebolehjelasan (juga dirujuk sebagai "kebolehtafsiran") ialah konsep bahawa model pembelajaran mesin dan outputnya boleh dijelaskan dengan cara yang "masuk akal" kepada manusia pada tahap yang boleh diterima.
Apakah perbezaan antara Kebolehjelasan dan Kebolehtafsiran?
Kebolehtafsiran ialah tentang sejauh mana sebab dan akibat boleh diperhatikan dalam sistem. … Kebolehjelasan, sementara itu, ialah sejauh mana mekanik dalaman mesin atau sistem pembelajaran mendalam boleh dijelaskan dalam istilah manusia.
Apakah itu Kebolehjelasan ML?
Kebolehjelasan dalam pembelajaran mesin bermakna anda boleh menerangkan perkara yang berlaku dalam model anda daripada input kepada output. Ia menjadikan model telus dan menyelesaikan masalah kotak hitam. AI boleh dijelaskan (XAI) ialah cara yang lebih formal untuk menerangkan perkara ini dan terpakai pada semua kecerdasan buatan.
Apakah model yang boleh dijelaskan?
Kebolehjelasan mentakrifkan kebolehan menerangkan ramalan yang terhasil daripada model dari sudut pandangan yang lebih teknikal kepada manusia. Ketelusan: Model dianggap telus jika ia boleh difahami sendiri daripada penjelasan mudah.
