شرح التعلم الآلي (MLX) هوعملية شرح وتفسير التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق. يمكن أن تساعد MLX مطوري التعلم الآلي على: فهم وتفسير سلوك النموذج بشكل أفضل.
ما هي القابلية للتفسير في التعلم الآلي؟
قابلية التفسير (يشار إليها أيضًا باسم "القابلية للتفسير") هي المفهومالذي يمكن من خلاله شرح نموذج التعلم الآلي ومخرجاته بطريقة "منطقية" للإنسان عند مستوى مقبول.
ما هو الفرق بين القابلية للتفسير والقابلية للتفسير؟
التفسير هوحول مدى إمكانية ملاحظة السبب والنتيجة داخل النظام. … التفسير ، في الوقت نفسه ، هو مدى إمكانية شرح الآليات الداخلية للآلة أو نظام التعلم العميق من منظور الإنسان.
ما هو ML Explainability؟
التفسير في التعلم الآلي يعني أنهيمكنك شرح ما يحدث في نموذجك من الإدخال إلى الإخراج. يجعل النماذج شفافة وتحل مشكلة الصندوق الأسود. الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) هو الطريقة الأكثر رسمية لوصف هذا وينطبق على جميع أنواع الذكاء الاصطناعي.
ما هو النموذج القابل للتفسير؟
التفسيريعرف القدرة على شرح التنبؤات الناتجة عن نموذج من وجهة نظر أكثر تقنية إلى الإنسان. الشفافية: يعتبر النموذج شفافًا إذا كان مفهومًا من تلقاء نفسه من خلال تفسيرات بسيطة.
