Razložljivost strojnega učenja (MLX) je proces razlage in razlage modelov strojnega učenja in globokega učenja. MLX lahko pomaga razvijalcem strojnega učenja: bolje razumeti in interpretirati obnašanje modela.
Kaj je razložljivost v strojnem učenju?
Razložljivost (imenovana tudi "interpretabilnost") je koncept, da je mogoče model strojnega učenja in njegove rezultate razložiti na način, ki je za človeka "smiseln" na sprejemljivi ravni.
Kakšna je razlika med razložljivostjo in interpretabilnostjo?
Interpretabilnost je o obsegu, v katerem je mogoče opaziti vzrok in posledico v sistemu. … Razloljivost pa je obseg, v katerem je mogoče notranjo mehaniko stroja ali sistema globokega učenja razložiti s človeškimi izrazi.
Kaj je ML Explainability?
Razložljivost v strojnem učenju pomeni, da lahko razložite, kaj se dogaja v vašem modelu od vhoda do izhoda. Modele naredi pregledne in rešuje problem črne škatle. Razložljiva umetna inteligenca (XAI) je bolj formalen način za opis tega in velja za vso umetno inteligenco.
Kaj je razložljiv model?
Razložljivost opredeljuje sposobnost razlagati napovedi, ki izhajajo iz modela, z bolj tehničnega vidika človeku. Preglednost: model se šteje za preglednega, če je sam po sebi razumljiv iz preprostih razlag.
