Մեքենայական ուսուցման բացատրելիությունը (MLX) մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մոդելների բացատրության և մեկնաբանման գործընթաց է: MLX-ը կարող է օգնել մեքենայական ուսուցման մշակողներին՝ ավելի լավ հասկանալ և մեկնաբանել մոդելի վարքագիծը:
Ի՞նչ է բացատրելիությունը մեքենայական ուսուցման մեջ:
Բացատրելիությունը (նաև կոչվում է «մեկնաբանելիություն») հայեցակարգն է, որ մեքենայական ուսուցման մոդելը և դրա արդյունքը կարող են բացատրվել այնպես, որ «իմաստ լինի» մարդու համար ընդունելի մակարդակով:.
Ո՞րն է տարբերությունը բացատրելիության և մեկնաբանելիության միջև:
Մեկնաբանելիությունը է այն մասին, թե որքանով են պատճառն ու հետևանքը կարող դիտարկվել համակարգում: … Բացատրելիությունը, միևնույն ժամանակ, այն չափն է, որով մեքենայի կամ խորը ուսուցման համակարգի ներքին մեխանիզմը կարող է բացատրվել մարդկային տերմիններով:
Ի՞նչ է ML բացատրելիությունը:
Բացատրելիությունը մեքենայական ուսուցման մեջ նշանակում է, որ դուք կարող եք բացատրել, թե ինչ է տեղի ունենում ձեր մոդելում մուտքից մինչև ելք: Այն մոդելները դարձնում է թափանցիկ և լուծում սև արկղի խնդիրը: Բացատրելի AI (XAI) սա նկարագրելու ավելի պաշտոնական ձևն է և վերաբերում է բոլոր արհեստական ինտելեկտին:
Ի՞նչ է բացատրելի մոդելը:
Բացատրելիություն սահմանում է կարողանալ բացատրել մոդելից ստացված կանխատեսումները ավելի տեխնիկական տեսանկյունից մարդուն: Թափանցիկություն. մոդելը համարվում է թափանցիկ, եթե այն ինքնին հասկանալի է պարզ բացատրություններից: