Mi a modell értelmezhetősége?
Pontszám: 4,3/5 ( 14 szavazat )Egy másik: az értelmezhetőség az , hogy az ember milyen mértékben tudja következetesen megjósolni a modell eredményét 4 . ... Minél jobban értelmezhető egy gépi tanulási modell, annál könnyebben érti meg valaki, hogy bizonyos döntések vagy előrejelzések miért születtek.
Miért fontos a modell értelmezhetősége?
A gépi tanulási modell méltányossága és értelmezhetősége kritikus fontosságú az adattudósok, kutatók és fejlesztők számára ahhoz, hogy elmagyarázzák modelleiket, és megértsék eredményeik értékét és pontosságát . Az értelmezhetőség a gépi tanulási modellek hibakereséséhez és a fejlesztésükkel kapcsolatos tájékozott döntések meghozatalához is fontos.
Mi a különbség az értelmezhetőség és a megmagyarázhatóság között?
Az értelmezhetőség azzal függ össze, hogy egy gépi tanulási modell milyen pontossággal tud egy okot az okozathoz társítani. A megmagyarázhatóság a Deep Netsben gyakran elrejtett paraméterek azon képességével függ össze, hogy igazolják az eredményeket.
Miért fontos az értelmezhetőség a gépi tanuláshoz?
Először is, a gépi tanulás értelmezhetősége hasznos , mert elősegítheti a bizalmat . ... Azok az értelmezhetőségi megközelítések, amelyek megmagyarázzák a modell reprezentációit vagy a leginkább releváns jellemzőket, segíthetnek ezeknek a problémáknak a korábbi diagnosztizálásában, és több lehetőséget kínálnak a helyzet orvoslására.
Mit jelent az értelmezhetőség?
Az értelmezhető definíciói. melléknév. képes megérteni . szinonimák: megmagyarázható megmagyarázható. megmagyarázható vagy megmagyarázható.
AI egyszerűsített: Modell értelmezhetőség
Mi az a modell Overfitting?
A túlillesztés egy olyan fogalom az adattudományban, amely akkor fordul elő, ha egy statisztikai modell pontosan illeszkedik a betanítási adataihoz . ... Ha a modell megjegyzi a zajt, és túl szorosan illeszkedik a képzési halmazhoz, a modell „túlfitt” lesz, és nem tud jól általánosítani új adatokra.
A megmagyarázhatóság szó?
A megmagyarázható állapot .
Miért fekete doboz a mélytanulás?
A Deep Learning a legmodernebb technika kiterjedt vagy összetett adatokból való következtetés levonására. Többrétegű nemlineáris szerkezetük miatt fekete doboz modellként a Deep Neural Networks rendszert gyakran kritizálják amiatt, hogy nem transzparensek, és előrejelzéseiket az emberek nem tudják követni.
Bízhatunk-e a gépi tanulási modellekben?
A gépi tanulási modellben való megbízás általában úgy értelmezhető, mint egy robusztus modell létrehozása, amely nagyrészt pontos eredményeket ad, és nagy általánosító képességgel rendelkezik. Az osztályozási modellek a múlt tapasztalataiból tanulnak, így a modell robusztussága elsősorban az adott képzési halmaztól függ.
Mi a modell a gépi tanulásban?
A gépi tanulási modell egy olyan fájl, amelyet bizonyos típusú minták felismerésére képeztek ki . Megtanít egy modellt egy adathalmazra, biztosítva neki egy algoritmust, amellyel átgondolhatja ezeket az adatokat, és tanulhat belőlük.
Mi a megmagyarázható AI példa?
Ilyen például a gépi fordítás ismétlődő neurális hálózatok használatával és a képosztályozás konvolúciós neurális hálózat használatával. A Google DeepMind által közzétett kutatás felkeltette az érdeklődést a megerősítő tanulás iránt.
Mi az értelmezhetőség a mély tanulásban?
Egy másik: az értelmezhetőség az , hogy az ember milyen mértékben tudja következetesen megjósolni a modell eredményét 4 . Minél jobban értelmezhető egy gépi tanulási modell, annál könnyebben érti meg valaki, hogy bizonyos döntéseket vagy előrejelzéseket miért hoztak.
Mi az a DeepLIFT?
Itt bemutatjuk a DeepLIFT-et (Deep Learning Important FeaTures), egy módszert egy neurális hálózat kimeneti előrejelzésének egy adott bemeneten történő lebontására a hálózatban lévő összes neuron hozzájárulásának a bemenet minden jellemzőjéhez való visszaterjesztésével.
Mi az a modelltisztesség?
A méltányosság az adatok által bevezetett torzítás megértésének folyamata , és annak biztosítása, hogy a modell méltányos előrejelzéseket adjon az összes demográfiai csoportra vonatkozóan.
Mi az AI magyarázat?
1.1. Hatály. Ebben a cikkben a „magyarázható mesterségesintelligencia” kifejezés lazán egy magyarázó ügynökre utal, amely felfedi a saját vagy egy másik ügynök döntéshozatalának mögöttes okait . Fontos azonban megjegyezni, hogy a megmagyarázható mesterséges intelligencia megoldása nem csupán „több AI”. Végső soron ez egy ember-ügynök interakciós probléma.
Mi a modellértelmezés?
A modellértelmezés lényege, hogy megtudjuk, hogyan lehet jobban megérteni a modell-döntéshozatali politikákat . Ez lehetővé teszi a méltányosságot, az elszámoltathatóságot és az átláthatóságot, ami kellő önbizalmat ad az embereknek ahhoz, hogy ezeket a modelleket olyan valós problémákban használják, amelyek nagy hatással vannak az üzleti életre és a társadalomra.
Mi az a bizalmi algoritmus?
Az algoritmus egy olyan szabálykészlet, amely pontosan meghatározza a műveletek sorozatát. Ezért a megbízhatósági algoritmus olyan szabályok összessége, amelyek növelik a bizalmat .
Megbízhatóak az algoritmusok?
Rossz döntés És jogosan, mert egy algoritmus soha nem 100%-ig megbízható . De az agyunk sem. Ellenkezőleg, kérdezzen meg egy 25 fős csoportot, hogy mekkora valószínűséggel lesz kettőjük születésnapja ugyanazon a napon. Becslésük szerint ez az esély nagyon kicsi, de a valóságban közel 60%.
Pontosak az algoritmusok?
A tanulmány szerint az algoritmusok „következetesen” pontosabbak, mint az emberek a bűnismétlés előrejelzésében . ... Egyes tesztekben az eszközök megközelítették a 90%-os pontosságot annak előrejelzésében, hogy mely vádlottakat tartóztathatják le újra, míg az emberi előrejelzések körülbelül 60%-át.
Az XGBoost fekete dobozos modell?
Egy webalkalmazás az olyan algoritmusok döntéseinek automatikus értelmezésére, mint az XGBoost. ... Bár ideális az értelmezhető és pontos modellek használata, sok népszerű és hatékony algoritmus továbbra is fekete doboz . Köztük vannak olyan nagy teljesítményű faegyüttes modellek, mint a lightGBM, XGBoost, random forest.
Miért fekete doboz az AI?
A fekete doboz mesterséges intelligencia bármely olyan mesterséges intelligencia rendszer, amelynek bemenetei és műveletei nem láthatók a felhasználó vagy más érdeklődő számára . A fekete doboz általános értelemben áthatolhatatlan rendszer. ... Ez a folyamat nagyrészt önirányított, és általában nehezen értelmezhető az adattudósok, programozók és felhasználók számára.
A véletlen erdő fekete doboz modell?
A véletlenszerű erdőkkel és értelmezhető modellekkel foglalkozó legtöbb irodalom azt hinné, hogy ez szinte lehetetlen, mivel a véletlenszerű erdőket általában fekete dobozként kezelik .
Mit jelent a megmagyarázhatatlan szó?
Megmagyarázhatatlan szinonimák Ezen az oldalon 5 szinonimát, antonimát, idiomatikus kifejezést és kapcsolódó szavakat fedezhet fel a megmagyarázhatatlan kifejezésekre, mint például: megmagyarázhatatlan , megmagyarázhatatlan, megmagyarázhatatlan, megmagyarázhatatlan és megmagyarázhatatlan.
Magától értetődőnek legyünk?
Valami, ami magától értetődő, világos és könnyen érthető anélkül, hogy további információra vagy magyarázatra lenne szüksége.
Melyik szó jelentése megmagyarázhatatlan?
megmagyarázhatatlan . megértésen túlmutató melléknév, magyarázat. zavarba ejtő. rejtélyes. érthetetlen.