Taula de continguts:
- Què és l'explicació del model?
- Què és l'explicabilitat en l'aprenentatge profund?
- Què significa l'explicació en el context d'un sistema d'IA?
- Què és el problema d'explicació?
Vídeo: Com es diferencien la transparència i l'explicabilitat?
2024 Autora: Fiona Howard | [email protected]. Última modificació: 2024-01-10 06:35
La transparència resol aquest problema utilitzant models fàcilment interpretables, alguns dels quals parlarem a la secció següent. L'explicabilitat resol aquest problema "desempaquetant la caixa negra" o intentant obtenir informació del model d'aprenentatge automàtic, sovint utilitzant mètodes estadístics.
Què és l'explicació del model?
Explicabilitat del model és un concepte ampli d'anàlisi i comprensió dels resultats que proporcionen els models de ML. S'utilitza més sovint en el context de models de "caixa negra", per als quals és difícil demostrar com va arribar el model a una decisió específica.
Què és l'explicabilitat en l'aprenentatge profund?
Explicabilitat (també anomenada "interpretabilitat") és el concepte que un model d'aprenentatge automàtic i els seus resultats es poden explicar d'una manera que "tinga sentit" per a un ésser humà a un nivell acceptable … Altres, com els sistemes d'aprenentatge profund, encara que són més eficients, segueixen sent molt més difícils d'explicar.
Què significa l'explicació en el context d'un sistema d'IA?
Andrew Maturo, analista de dades, SPR. "La IA explicable en termes senzills significa AI que és transparent en les seves operacions perquè els usuaris humans puguin entendre i confiar en les decisions Les organitzacions han de fer la pregunta: pots explicar com la teva IA ha generat això? visió o decisió específica?" –
Què és el problema d'explicació?
La gent té una aparent aversió a les decisions de caixa negra que els afecten econòmicament, sanitàriament i dotzenes d' altres maneres, alhora que no són conscients de determinats tipus de decisions.. … Quan l'IA pren aquestes decisions, es pot escoltar la demanda d'explicabilitat.
Recomanat:
En què es diferencien els determinants dels pronoms?
Els pronoms són paraules com ell, ella, tu mateix, el meu, qui, aquest i algú. Els pronoms solen referir-se o omplir la posició d'un substantiu o frase nominal. Un determinador especifica el tipus de referència que té un substantiu Els determinants comuns són:
En què es diferencien les bases de dades de les enciclopèdies en línia?
Els articles d'enciclopèdia en línia estan escrits per escriptors que treballen per a aquesta enciclopèdia específica. Una base de dades en línia recull informació d' alta qualitat d'una gran varietat de fonts, sovint de publicacions d'investigació acadèmica i acadèmica .
En què es diferencien la circumducció i la rotació?
En què difereix la rotació de la circumducció? La rotació significa girar un os al voltant del seu propi eix llarg, mentre que la circumducció significa moure una extremitat de manera que descrigui un con a l'espai, una acció que implica una varietat de moviments .
El jpeg té transparència?
El format JPEG no admet la transparència … Un píxel blanc a la nostra imatge del canal alfa indica totalment opac, mentre que un píxel negre indica completament transparent. Els tons entremig indiquen el nivell de transparència corresponent.
La transparència referencial és bona?
Fa més fàcil el raonament sobre els programes. També fa que cada subprograma subprograma La idea d'una subrutina va ser concebuda inicialment per John Mauchly durant el seu treball sobre ENIAC, i gravada en un simposi de Harvard de gener de 1947 sobre "
