L'explicabilitat de l'aprenentatge automàtic (MLX) és el procés d'explicació i interpretació dels models d'aprenentatge automàtic i aprenentatge profund. MLX pot ajudar els desenvolupadors d'aprenentatge automàtic a: Entendre i interpretar millor el comportament del model.
Què és l'explicabilitat en l'aprenentatge automàtic?
Explicabilitat (també anomenada "interpretabilitat") és el concepte que un model d'aprenentatge automàtic i el seu resultat es poden explicar d'una manera que "tinga sentit" per a un ésser humà a un nivell acceptable.
Quina diferència hi ha entre explicabilitat i interpretabilitat?
La interpretació és sobre la mesura en què es pot observar una causa i efecte en un sistema. … L'explicabilitat, per la seva banda, és la mesura en què la mecànica interna d'una màquina o sistema d'aprenentatge profund es pot explicar en termes humans.
Què és l'explicació de ML?
La capacitat d'explicació en l'aprenentatge automàtic significa que podeu explicar què passa al vostre model des de l'entrada fins a la sortida. Fa que els models siguin transparents i resol el problema de la caixa negra. La IA explicable (XAI) és la manera més formal de descriure-ho i s'aplica a tota la intel·ligència artificial.
Què és el model explicable?
Explicabilitat defineix poder explicar prediccions resultants d'un model des d'un punt de vista més tècnic a un humà. Transparència: un model es considera transparent si s'entén per si sol a partir d'explicacions senzilles.