Makine öğrenimi açıklanabilirliği (MLX), makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini açıklama ve yorumlama sürecidir. MLX, makine öğrenimi geliştiricilerinin şunları yapmasına yardımcı olabilir: Modelin davranışını daha iyi anlamak ve yorumlamak.
Makine öğreniminde Açıklanabilirlik nedir?
Açıklanabilirlik ("yorumlanabilirlik" olarak da anılır), bir makine öğrenimi modelinin ve çıktısının bir insan için kabul edilebilir bir düzeyde "anlamlı" bir şekilde açıklanabileceği kavramıdır..
Açıklanabilirlik ve yorumlanabilirlik arasındaki fark nedir?
Yorumlanabilirlik, bir sistem içinde bir neden ve sonucun ne ölçüde gözlemlenebileceği ile ilgilidir. … Bu arada açıklanabilirlik, bir makinenin veya derin öğrenme sisteminin iç mekaniğinin insan terimleriyle açıklanabilme derecesidir.
ML Açıklanabilirliği nedir?
Makine öğreniminde açıklanabilirlik, modelinizde girdiden çıktıya kadar neler olduğunu açıklayabileceğiniz anlamına gelir. Modelleri şeffaf hale getirir ve kara kutu sorununu çözer. Açıklanabilir AI (XAI), bunu tanımlamanın daha resmi yoludur ve tüm yapay zeka için geçerlidir.
Açıklanabilir model nedir?
Açıklanabilirlik Bir modelden kaynaklanan tahminleri daha teknik bir bakış açısıyla bir insana açıklayabilmeyi tanımlar. Şeffaflık: Bir model, basit açıklamalardan kendi başına anlaşılabilirse şeffaf olarak kabul edilir.
