Pārredzamība atrisina šo problēmu, izmantojot viegli interpretējamus modeļus, dažus no kuriem mēs apskatīsim nākamajā sadaļā. Izskaidrojamība atrisina šo problēmu, "izpakojot melno kasti" vai mēģinot gūt ieskatu no mašīnmācīšanās modeļa, bieži izmantojot statistikas metodes.
Kas ir modeļa izskaidrojamība?
Modeļa izskaidrojamība ir plašs jēdziens ML modeļu sniegto rezultātu analīzei un izpratnei. Visbiežāk to izmanto “melno kastu” modeļu kontekstā, kuriem ir grūti pierādīt, kā modelis nonācis pie konkrēta lēmuma.
Kas ir izskaidrojamība padziļinātā mācībā?
Izskaidrojamība (saukta arī par "interpretējamību") ir jēdziens, ka mašīnmācības modeli un tā iznākumu var izskaidrot tā, lai cilvēkam būtu pieņemama nozīme. … Citas, piemēram, dziļās mācīšanās sistēmas, lai arī tās ir efektīvākas, joprojām ir daudz grūtāk izskaidrojamas.
Ko nozīmē izskaidrojamība mākslīgā intelekta sistēmas kontekstā?
Endrjū Maturo, datu analītiķis, SPR. “Izskaidrojams mākslīgais intelekts vienkāršā izteiksmē nozīmē AI, kura darbība ir caurspīdīga, lai lietotāji varētu saprast un uzticēties lēmumiem Organizācijām ir jāuzdod jautājums – vai varat paskaidrot, kā jūsu AI to radīja. konkrēts ieskats vai lēmums?” –
Kas ir izskaidrojamības problēma?
Cilvēkiem ir acīmredzama riebība pret melnās kastes lēmumiem, kas viņus ietekmē finansiāli, veselības ziņā un daudzos citos veidos, tajā pašā laikā ignorējot noteiktus dažādus lēmumus.. … Kad AI pieņem šos lēmumus, var tikt uzklausīts pieprasījums pēc izskaidrojamības.
