Logo tr.boatexistence.com

Şeffaflık ve açıklanabilirlik nasıl farklılık gösterir?

İçindekiler:

Şeffaflık ve açıklanabilirlik nasıl farklılık gösterir?
Şeffaflık ve açıklanabilirlik nasıl farklılık gösterir?
Anonim

Şeffaflık, bir kısmı bir sonraki bölümde değineceğimiz kolay yorumlanabilir modeller kullanarak bu sorunu çözer. Açıklanabilirlik, bu sorunu "Kara Kutuyu açarak" veya genellikle istatistiksel yöntemler kullanarak makine öğrenimi modelinden fikir edinmeye çalışarak çözer.

Model Açıklanabilirliği nedir?

Model Açıklanabilirliği, ML modelleri tarafından sağlanan sonuçları analiz etmeye ve anlamaya yönelik geniş bir kavramdır. En sık olarak, modelin belirli bir karara nasıl ulaştığını göstermenin zor olduğu “kara kutu” modelleri bağlamında kullanılır.

Derin öğrenmede Açıklanabilirlik nedir?

Açıklanabilirlik ("yorumlanabilirlik" olarak da anılır) bir makine öğrenme modelinin ve çıktısının bir insan için kabul edilebilir bir düzeyde "anlamlı" bir şekilde açıklanabilmesi kavramıdır. … Derin öğrenme sistemleri gibi diğerleri, daha performanslı olmakla birlikte, açıklamak çok daha zor.

Açıklanabilirlik bir yapay zeka sistemi bağlamında ne anlama gelir?

Andrew Maturo, veri analisti, SPR. “Basit terimlerle açıklanabilir AI, İnsan kullanıcılarının kararları anlayabilmesi ve bunlara güvenebilmesi için işlemlerinde şeffaf olan AI anlamına gelir Kuruluşların şu soruyu sorması gerekir - AI'nızın bunu nasıl oluşturduğunu açıklayabilir misiniz? belirli bir içgörü veya karar?” –

Açıklanabilirlik sorunu nedir?

İnsanlar, kendilerini finansal, sağlık açısından ve düzinelerce başka şekilde etkileyen ve aynı zamanda belirli farklı türdeki kararlardan habersiz olan, kara kutu kararlarından bariz bir kaçınma duygusuna sahiptir.. … Yapay zeka bu kararları verdiğinde, açıklanabilirlik talebi duyulabilir.

Önerilen: