توضیح‌پذیری یادگیری ماشینی (MLX) فرایند توضیح و تفسیر مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است. MLX می تواند به توسعه دهندگان یادگیری ماشین کمک کند تا: رفتار مدل را بهتر درک و تفسیر کنند.
توضیح پذیری در یادگیری ماشین چیست؟
توضیح پذیری (همچنین به عنوان "تفسیرپذیری" نیز شناخته می شود) 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"..
تفاوت بین توضیح پذیری و تفسیرپذیری چیست؟
تفسیر در مورد میزانی است که می توان یک علت و معلول را در یک سیستم مشاهده کرد. … در عین حال، توضیح پذیری، میزانی است که مکانیک داخلی یک ماشین یا سیستم یادگیری عمیق را می توان با اصطلاحات انسانی توضیح داد.
قابلیت توضیح ML چیست؟
قابلیت توضیح در یادگیری ماشینی به این معنی است که می توانید توضیح دهید که در مدل خود از ورودی تا خروجی چه اتفاقی می افتد. این مدل ها را شفاف می کند و مشکل جعبه سیاه را حل می کند. هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) روش رسمی‌تری برای توصیف این موضوع است و برای همه هوش مصنوعی کاربرد دارد.
مدل قابل توضیح چیست؟
توضیح‌پذیری توانایی توضیح پیش‌بینی‌های حاصل از یک مدل را از دیدگاه فنی‌تر برای انسان تعریف می‌کند. شفافیت: اگر مدلی به تنهایی از طریق توضیحات ساده قابل درک باشد، شفاف تلقی می شود.
