คำอธิบายของโมเดลคืออะไร?

2024 ผู้เขียน: Elizabeth Oswald | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-13 00:13

คำอธิบายของแมชชีนเลิร์นนิ่ง (MLX) คือ กระบวนการอธิบายและตีความแมชชีนเลิร์นนิงและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก MLX สามารถช่วยนักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อ: เข้าใจและตีความพฤติกรรมของโมเดลได้ดีขึ้น

การอธิบายในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

การอธิบายได้ (เรียกอีกอย่างว่า “การตีความได้”) เป็นแนวคิด ที่ว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและผลลัพธ์สามารถอธิบายได้ในลักษณะที่ “สมเหตุสมผล” ต่อมนุษย์ในระดับที่ยอมรับได้.

คำอธิบายและการตีความต่างกันอย่างไร

การตีความคือ เกี่ยวกับขอบเขตที่สามารถสังเกตสาเหตุและผลกระทบได้ภายในระบบ … ในขณะเดียวกันความสามารถในการอธิบายคือขอบเขตที่กลไกภายในของเครื่องหรือระบบการเรียนรู้เชิงลึกสามารถอธิบายได้ในแง่ของมนุษย์

คำอธิบาย ML คืออะไร

ความชัดเจนในการเรียนรู้ของเครื่องหมายความว่า คุณสามารถอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในแบบจำลองของคุณได้ตั้งแต่อินพุตไปจนถึงเอาต์พุต ทำให้โมเดลโปร่งใสและแก้ปัญหากล่องดำได้ Description AI (XAI) เป็นวิธีที่เป็นทางการมากขึ้นในการอธิบายสิ่งนี้และนำไปใช้กับปัญญาประดิษฐ์ทั้งหมด

รูปแบบที่อธิบายได้คืออะไร

คำอธิบาย กำหนดความสามารถในการอธิบายการคาดคะเนที่เกิดจากแบบจำลองจากมุมมองทางเทคนิคที่มากขึ้นต่อมนุษย์ ความโปร่งใส: โมเดลจะถือว่าโปร่งใสหากเข้าใจได้เองจากคำอธิบายง่ายๆ