Logo lt.boatexistence.com

Kaip skiriasi skaidrumas ir paaiškinamumas?

Turinys:

Kaip skiriasi skaidrumas ir paaiškinamumas?
Kaip skiriasi skaidrumas ir paaiškinamumas?

Video: Kaip skiriasi skaidrumas ir paaiškinamumas?

Video: Kaip skiriasi skaidrumas ir paaiškinamumas?
Video: 𝟐𝟒 𝐟𝐚𝐤𝐭𝐚𝐢 : Miego paralyžius. Paslaptinga ar visiškai paaiškinama? 2024, Gegužė
Anonim

Skaidrumas išsprendžia šią problemą, naudodamas lengvai interpretuojamus modelius, kai kuriuos iš jų paliesime kitame skyriuje. Paaiškinimas išsprendžia šią problemą „išpakuojant juodąją dėžę“arba bandant įgyti įžvalgos iš mašininio mokymosi modelio, dažnai naudojant statistinius metodus.

Kas yra modelio paaiškinamumas?

Modelio paaiškinamumas yra plati ML modelių teikiamų rezultatų analizės ir supratimo samprata. Jis dažniausiai naudojamas „juodosios dėžės“modelių kontekste, kuriems sunku parodyti, kaip modelis priėmė konkretų sprendimą.

Kas yra paaiškinamumas giliame mokyme?

Paaiškinamumas (taip pat vadinamas „aiškinamumu“) yra sąvoka, pagal kurią mašininio mokymosi modelis ir jo rezultatai gali būti paaiškinami taip, kad žmogui būtų „prasminga“priimtinu lygiu. … Kitos, pvz., giluminio mokymosi sistemos, nors ir yra veiksmingesnės, jas paaiškinti daug sunkiau.

Ką AI sistemos kontekste reiškia paaiškinamumas?

Andrew Maturo, duomenų analitikas, SPR. „Paaiškinamas dirbtinis intelektas paprastai reiškia AI, kurios veikla yra skaidri, kad naudotojai galėtų suprasti sprendimus ir jais pasitikėti. Organizacijos turi užduoti klausimą – ar galite paaiškinti, kaip jūsų DI tai sukūrė konkreti įžvalga ar sprendimas? –

Kas yra paaiškinamumo problema?

Žmonės akivaizdžiai abejoja juodosios dėžės sprendimams, kurie daro jiems poveikį finansiškai, sveikatos požiūriu ir daugybe kitų būdų, tuo pat metu pamiršdami tam tikrus skirtingus sprendimus.. … Kai AI priima šiuos sprendimus, galima išgirsti paaiškinamumo poreikį.

Rekomenduojamas: