Machine learning explainability (MLX) הוא תהליך ההסבר והפירוש של למידת מכונה ומודלים של למידה עמוקה. MLX יכול לעזור למפתחי למידת מכונה: להבין ולפרש טוב יותר את התנהגות המודל.
מהי הסברים בלמידת מכונה?
Explainability (המכונה גם "פרשנות") היא התפיסה לפיה ניתן להסביר מודל למידת מכונה והתפוקה שלו באופן ש"הגיוני" לאדם ברמה מקובלת.
מה ההבדל בין הסבר לניתנות לפירוש?
הפירוש הוא במידה שבה ניתן לראות סיבה ותוצאה בתוך מערכת. … הסבר, בינתיים, היא המידה שבה ניתן להסביר את המכניקה הפנימית של מכונה או מערכת למידה עמוקה במונחים אנושיים.
מהי הסבר ML?
הסבר בלמידה חישובית פירושה שתוכל להסביר מה קורה במודל שלך מקלט לפלט. זה הופך דגמים לשקופים ופותר את בעיית הקופסה השחורה. בינה מלאכותית ניתנת להסבר (XAI) היא הדרך הרשמית יותר לתאר זאת והיא חלה על כל בינה מלאכותית.
מהו הדגם הניתן להסבר?
Explainability מגדיר את היכולת להסביר תחזיות הנובעות ממודל מנקודת מבט טכנית יותר לאדם. שקיפות: מודל נחשב שקוף אם הוא מובן בפני עצמו מהסברים פשוטים.
