Ang
Machine learning explainability (MLX) ay ang proseso ng pagpapaliwanag at pagbibigay-kahulugan sa machine learning at deep learning models. Makakatulong ang MLX sa mga developer ng machine learning na: Mas maunawaan at mabigyang-kahulugan ang gawi ng modelo.
Ano ang Explainability sa machine learning?
Ang
Explainability (tinutukoy din bilang “interpretability”) ay ang konsepto na ang isang machine learning model at ang output nito ay maaaring ipaliwanag sa paraang “makatuwiran” sa isang tao sa isang katanggap-tanggap na antas.
Ano ang pagkakaiba ng Explainability at interpretability?
Ang
Interpretability ay tungkol sa lawak kung saan maaaring maobserbahan ang isang sanhi at epekto sa loob ng isang system. … Ang pagpapaliwanag, samantala, ay ang lawak kung saan ang mga panloob na mekanika ng isang makina o deep learning system ay maaaring ipaliwanag sa mga termino ng tao.
Ano ang ML Explainability?
Ang ibig sabihin ng
Explainability sa machine learning ay maaari mong ipaliwanag kung ano ang nangyayari sa iyong modelo mula input hanggang output. Ginagawa nitong transparent ang mga modelo at nilulutas nito ang problema sa black box. Ang Explainable AI (XAI) ay ang mas pormal na paraan para ilarawan ito at nalalapat sa lahat ng artificial intelligence.
Ano ang maipaliwanag na modelo?
Explainability tumutukoy sa kakayahang ipaliwanag ang mga hula na nagreresulta mula sa isang modelo mula sa isang mas teknikal na pananaw sa isang tao. Transparency: Ang isang modelo ay itinuturing na transparent kung ito ay nauunawaan sa sarili nitong mga simpleng paliwanag.
