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.

Fontos az értelmezhetőség a gépi tanulásban?

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.

A neurális hálózatok értelmezhetők?

Sajnos, míg bizonyos gépi tanulási algoritmusok (például az XGBoost) képesek kezelni a nulla jellemző értékeket (azaz nem látnak egy jellemzőt), a neurális hálózatok nem , ezért egy kicsit más megközelítésre lesz szükség az értelmezésükhöz. ...

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 „túlillesztődik”, és nem tud jól általánosítani új adatokra.

Melyek a gépi tanulás legnagyobb kihívásai?

Miért értelmezhető a gépi tanulás?

Az adatok helyett maga a modell válik a tudás forrásává. Az értelmezhetőség lehetővé teszi a modell által megragadott többlettudás kinyerését . A gépi tanulási modellek valós feladatokat látnak el, amelyek biztonsági intézkedéseket és tesztelést igényelnek.

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 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 a megmagyarázhatóság az ML-ben?

A gépi tanulás magyarázhatósága azt jelenti, hogy elmagyarázhatja, mi történik a modellben a bemenettől a kimenetig . Átlátszóvá teszi a modelleket, és megoldja a fekete doboz problémáját. Az Explainable AI (XAI) a formálisabb módja ennek leírására, és minden mesterséges intelligenciára vonatkozik.

Mi a magyarázhatósági probléma?

Az emberek nyilvánvalóan idegenkednek a feketedobozos döntésektől , amelyek anyagilag, egészségileg és több tucat más módon is érintik őket, ugyanakkor figyelmen kívül hagyják bizonyos különféle döntéseket. ... Amikor a mesterséges intelligencia meghozza ezeket a döntéseket, hallható a megmagyarázhatóság iránti igény.

Mi az a megfejthető szinonimája?

Szinonimák és közeli szinonimák a megfejthető. tiszta, korrekt , jól olvasható, olvasható.

Hogyan használod a megfejtést egy mondatban?

1. A levél kézzel íródott, kapkodó, alig megfejthető firkálással. 2. Egyetlen hely sem legyen megfejthető két hét alatt.

Mit jelent a jelentéktelen szó?

: nem jelentős : mint pl. a : nincs jelentés vagy fontosság. b : kicsi méretben, mennyiségben vagy számban. c : nem érdemes figyelembe venni : lényegtelen. d : súly, pozíció vagy befolyás hiánya : megvetendő.

Mit jelent a fokozatosan ?

melléknév . növelése vagy kiegészítése , különösen egy rendszeres sorozatban: kis, növekményes adóemelések.

Iteratívan helyes szó?

adj. 1. ismétlődő; ismétlés készítése ; unalmas. 2.

Mihez hasonlít az iteráció?

Ezen az oldalon 17 szinonimát, antonimát, idiomatikus kifejezést és kapcsolódó szavakat fedezhet fel az iterációhoz, mint például: ismétlés , redundancia, monotónia, ismétlés, újramondás, hurok, ciklus, kiemelés, fft, ezredmásodperc és vertex.

Mi az a post hoc értelmezhetőség?

A post hoc értelmezhetőség az értelmezési módszerek modellképzés utáni alkalmazását jelenti . ... A post hoc módszerek belsőleg értelmezhető modellekre is alkalmazhatók. Például a permutációs jellemzők fontossága kiszámítható döntési fák esetében.

Mi a fekete doboz a gépi tanulásban?

A gépi tanulást gyakran fekete doboznak nevezik – az adatok bemennek, a döntések kijönnek, de a bemenet és a kimenet közötti folyamatok átláthatatlanok . ... A gyakorlatban az algoritmus kiemelhet egy olyan változót vagy változók kombinációját (például vérnyomásesést), amely hozzájárult a döntéséhez.