Logo fa.boatexistence.com

چگونه شفافیت و توضیح پذیری متفاوت است؟

فهرست مطالب:

چگونه شفافیت و توضیح پذیری متفاوت است؟
چگونه شفافیت و توضیح پذیری متفاوت است؟

تصویری: چگونه شفافیت و توضیح پذیری متفاوت است؟

تصویری: چگونه شفافیت و توضیح پذیری متفاوت است؟
تصویری: 10 نشانه که می گوید شما باهوش هستید اما خودتان خبر ندارید !؟ 2024, جولای
Anonim

شفافیت با استفاده از مدل‌های قابل تفسیر آسان این مشکل را حل می کند، که در بخش بعدی به برخی از آنها خواهیم پرداخت. توضیح‌پذیری این مشکل را با «باز کردن جعبه سیاه» یا تلاش برای به دست آوردن بینش از مدل یادگیری ماشین، اغلب با استفاده از روش‌های آماری، حل می‌کند.

قابلیت توضیح مدل چیست؟

قابلیت توضیح مدل مفهوم گسترده ای از تجزیه و تحلیل و درک نتایج ارائه شده توسط مدل های ML است. اغلب در چارچوب مدل‌های «جعبه سیاه» استفاده می‌شود، که نشان دادن اینکه چگونه مدل به یک تصمیم خاص رسیده است دشوار است.

توضیح پذیری در یادگیری عمیق چیست؟

توضیح پذیری (همچنین به عنوان "تفسیرپذیری" نیز شناخته می شود) این مفهوم است که یک مدل یادگیری ماشینی و خروجی آن را می توان به گونه ای توضیح داد که برای یک انسان در سطح قابل قبولی "معنا داشته باشد". … موارد دیگر، مانند سیستم های یادگیری عمیق، در حالی که عملکرد بیشتری دارند، توضیح آنها بسیار دشوارتر است.

توضیح پذیری در زمینه یک سیستم هوش مصنوعی به چه معناست؟

اندرو ماتورو، تحلیلگر داده، SPR. هوش مصنوعی قابل توضیح به زبان ساده به معنای AI است که در عملیات خود شفاف است به طوری که کاربران انسانی قادر به درک و اعتماد به تصمیمات خواهند بود سازمان ها باید این سوال را بپرسند - آیا می توانید توضیح دهید که هوش مصنوعی شما چگونه آن را ایجاد کرده است. بینش یا تصمیم خاص؟» –

مشکل توضیح پذیری چیست؟

مردم ظاهراً از تصمیمات جعبه سیاه بیزاری دارند که آنها را از نظر مالی، سلامتی و ده ها راه دیگر تحت تاثیر قرار می دهد و در عین حال از انواع مختلفی از تصمیمات غافل هستند.. … وقتی هوش مصنوعی این تصمیمات را می گیرد، تقاضا برای توضیح پذیری شنیده می شود.

توصیه شده: