Giải thích máy học (MLX) làquá trình giải thích và diễn giải các mô hình học máy và học sâu. MLX có thể giúp các nhà phát triển máy học: Hiểu và diễn giải tốt hơn hành vi của mô hình.
Khả năng bùng nổ trong học máy là gì?
Giải thích được (còn được gọi là “khả năng diễn giải”) là khái niệmmà một mô hình học máy và đầu ra của nó có thể được giải thích theo cách “có ý nghĩa” đối với con người ở mức độ có thể chấp nhận được.
Sự khác biệt giữa khả năng giải thích và khả năng diễn giải là gì?
Khả năng diễn giải làvề mức độ mà một nguyên nhân và kết quả có thể được quan sát trong một hệ thống. … Trong khi đó, khả năng giải thích là mức độ mà cơ chế bên trong của một máy móc hoặc hệ thống học sâu có thể được giải thích bằng thuật ngữ của con người.
Khả năng giải thích ML là gì?
Giải thích được trong học máy có nghĩa làbạn có thể giải thích những gì xảy ra trong mô hình của mình từ đầu vào đến đầu ra. Nó làm cho các mô hình trở nên minh bạch và giải quyết vấn đề hộp đen. AI có thể giải thích (XAI) là cách chính thức hơn để mô tả điều này và áp dụng cho tất cả trí thông minh nhân tạo.
Mô hình có thể giải thích là gì?
Explainabilityxác định khả năng giải thích các dự đoán kết quả từ một mô hình theo quan điểm kỹ thuật hơn cho con người. Tính minh bạch: Một mô hình được coi là minh bạch nếu tự nó có thể hiểu được từ những giải thích đơn giản.
