O que é explicabilidade do modelo?

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O que é explicabilidade do modelo?
O que é explicabilidade do modelo?
Anonim

A explicabilidade do aprendizado de máquina (MLX) é o processo de explicar e interpretar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. O MLX pode ajudar os desenvolvedores de machine learning a: Entender e interpretar melhor o comportamento do modelo.

O que é explicabilidade no aprendizado de máquina?

Explicabilidade (também conhecida como "interpretabilidade") é o conceito de que um modelo de aprendizado de máquina e sua saída podem ser explicados de uma maneira que "faça sentido" para um ser humano em um nível aceitável.

Qual é a diferença entre explicabilidade e interpretabilidade?

Interpretabilidade é sobre a extensão em que uma causa e efeito podem ser observados dentro de um sistema. … Explicabilidade, enquanto isso, é a extensão em que a mecânica interna de uma máquina ou sistema de aprendizado profundo pode ser explicada em termos humanos.

O que é explicabilidade do ML?

Explicabilidade em aprendizado de máquina significa que você pode explicar o que acontece em seu modelo da entrada à saída. Torna os modelos transparentes e resolve o problema da caixa preta. A IA explicável (XAI) é a maneira mais formal de descrever isso e se aplica a toda inteligência artificial.

O que é modelo explicável?

Explicabilidade define ser capaz de explicar previsões resultantes de um modelo de um ponto de vista mais técnico para um humano. Transparência: Um modelo é considerado transparente se for compreensível por si só a partir de explicações simples.

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