Logo sl.boatexistence.com

Kako se preglednost in razložnost razlikujeta?

Kazalo:

Kako se preglednost in razložnost razlikujeta?
Kako se preglednost in razložnost razlikujeta?

Video: Kako se preglednost in razložnost razlikujeta?

Video: Kako se preglednost in razložnost razlikujeta?
Video: Иммунная система: объяснение врожденного и адаптивного иммунитета 2024, Julij
Anonim

Transparentnost rešuje to težavo z uporabo enostavnih modelov, nekaterih se bomo dotaknili v naslednjem razdelku. Razložnost rešuje to težavo tako, da »razpakira črno skrinjico« ali poskuša pridobiti vpogled v model strojnega učenja, pogosto s statističnimi metodami.

Kaj je razložljivost modela?

Razložljivost modela je širši koncept analize in razumevanja rezultatov, ki jih zagotavljajo modeli ML. Najpogosteje se uporablja v kontekstu "black-box" modelov, za katere je težko dokazati, kako je model prišel do določene odločitve.

Kaj je razložljivost pri globokem učenju?

Razložljivost (imenovana tudi »interpretabilnost«) je koncept, da je model strojnega učenja in njegov rezultat mogoče razložiti na način, ki je za človeka »smiseln« na sprejemljivi ravni … Druge, kot so sistemi globokega učenja, so sicer bolj zmogljivi, vendar jih je veliko težje razložiti.

Kaj pomeni razložljivost v kontekstu sistema AI?

Andrew Maturo, podatkovni analitik, SPR. »Razložljiva umetna inteligenca na preprost način pomeni AI, ki je pri svojem delovanju pregledna, tako da bodo človeški uporabniki lahko razumeli odločitve in jim zaupali Organizacije morajo zastaviti vprašanje – ali lahko razložite, kako je vaša AI to ustvarila konkreten vpogled ali odločitev? –

Kaj je problem z razložljivostjo?

Ljudje imajo očitno odpor do odločitev črne skrinjice, ki nanje vplivajo finančno, zdravstveno in na desetine drugih načinov, hkrati pa se ne zavedajo določenih različnih vrst odločitev. … Ko AI sprejema te odločitve, je mogoče slišati povpraševanje po razložnosti.

Priporočena: