Penjelasan pembelajaran mesin (MLX) adalah proses menjelaskan dan menafsirkan pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam. MLX dapat membantu pengembang pembelajaran mesin untuk: Lebih memahami dan menafsirkan perilaku model.
Apa itu Penjelasan dalam pembelajaran mesin?
Explainability (juga disebut sebagai "interpretability") adalah konsep bahwa model pembelajaran mesin dan outputnya dapat dijelaskan dengan cara yang "masuk akal" kepada manusia pada tingkat yang dapat diterima.
Apa perbedaan antara Keterjelasan dan kemampuan interpretasi?
Interpretabilitas adalah tentang sejauh mana sebab dan akibat dapat diamati dalam suatu sistem. … Penjelasan, sementara itu, adalah sejauh mana mekanisme internal mesin atau sistem pembelajaran mendalam dapat dijelaskan dalam istilah manusia.
Apa itu Penjelasan ML?
Dapat dijelaskan dalam pembelajaran mesin berarti Anda dapat menjelaskan apa yang terjadi dalam model Anda dari input hingga output. Itu membuat model transparan dan memecahkan masalah kotak hitam. Penjelasan AI (XAI) adalah cara yang lebih formal untuk menggambarkan hal ini dan berlaku untuk semua kecerdasan buatan.
Apa itu model yang bisa dijelaskan?
Explainability mendefinisikan kemampuan untuk menjelaskan prediksi yang dihasilkan dari model dari sudut pandang yang lebih teknis kepada manusia. Transparansi: Sebuah model dianggap transparan jika dapat dimengerti dengan sendirinya dari penjelasan sederhana.
