Deursigtigheid los hierdie probleem op deur maklik interpreteerbare modelle te gebruik, waarvan ons sommige in die volgende afdeling sal aanraak. Verklaarbaarheid los hierdie probleem op deur “die Black Box uit te pak”, of om insig uit die masjienleermodel te probeer kry, dikwels deur statistiese metodes te gebruik.
Wat is modelverduidelikbaarheid?
Modelverduidelikbaarheid is 'n breë konsep van die ontleding en begrip van die resultate wat deur ML-modelle verskaf word. Dit word meestal gebruik in die konteks van "black-box"-modelle, waarvoor dit moeilik is om te demonstreer, hoe die model tot 'n spesifieke besluit gekom het.
Wat is Verklaarbaarheid in diep leer?
Verklaarbaarheid (ook na verwys as "interpreteerbaarheid") is die konsep dat 'n masjienleermodel en sy uitset verduidelik kan word op 'n manier wat vir 'n mens "sin maak" op 'n aanvaarbare vlak … Ander, soos diepleerstelsels, bly baie moeiliker om te verduidelik, alhoewel hulle beter presteer.
Wat beteken Verklaarbaarheid in die konteks van 'n KI-stelsel?
Andrew Maturo, data-ontleder, SPR. “Verklaarbare KI in eenvoudige terme beteken KI wat deursigtig is in sy bedrywighede sodat menslike gebruikers in staat sal wees om besluite te verstaan en te vertrou Organisasies moet die vraag vra – kan jy verduidelik hoe jou KI dit gegenereer het spesifieke insig of besluit?” –
Wat is Verklaarbaarheidsprobleem?
Mense het 'n klaarblyklike aversie vir swartboksbesluite wat hulle finansieel, gesondheidsgewys en dosyne ander maniere raak, terwyl hulle terselfdertyd onbewus is van sekere verskillende soorte besluite. … Wanneer KI hierdie besluite neem, kan die vraag na verduidelikbaarheid gehoor word.
