La spiegabilità del machine learning (MLX) è il processo di spiegazione e interpretazione dei modelli di machine learning e deep learning. MLX può aiutare gli sviluppatori di machine learning a: Comprendere e interpretare meglio il comportamento del modello.
Che cos'è la spiegazione nell'apprendimento automatico?
Spiegabilità (indicata anche come "interpretabilità") è il concetto che un modello di apprendimento automatico e il suo output possono essere spiegati in un modo che "ha senso" per un essere umano a un livello accettabile.
Qual è la differenza tra Spiegabilità e interpretabilità?
L'interpretazione è sulla misura in cui una causa ed un effetto possono essere osservati all'interno di un sistema. … La spiegazione, nel frattempo, è la misura in cui la meccanica interna di una macchina o di un sistema di deep learning può essere spiegata in termini umani.
Cos'è la spiegazione ML?
La spiegazione nell'apprendimento automatico significa che puoi spiegare cosa succede nel tuo modello dall'input all'output. Rende i modelli trasparenti e risolve il problema della scatola nera. L'IA spiegabile (XAI) è il modo più formale per descrivere questo e si applica a tutta l'intelligenza artificiale.
Che cos'è il modello spiegabile?
Spiegabilità definisce la capacità di spiegare le previsioni risultanti da un modello da un punto di vista più tecnico a un essere umano. Trasparenza: un modello è considerato trasparente se è comprensibile da solo grazie a semplici spiegazioni.