Transparența rezolvă această problemă folosind modele ușor de interpretat, dintre care unele le vom atinge în secțiunea următoare. Explicabilitatea rezolvă această problemă „despachetând Cutia Neagră” sau încercând să obțineți informații din modelul de învățare automată, adesea folosind metode statistice.
Ce este explicabilitatea modelului?
Explicabilitatea modelului este un concept larg de analiză și înțelegere a rezultatelor oferite de modelele ML. Este folosit cel mai adesea în contextul modelelor „cutie neagră”, pentru care este dificil de demonstrat, cum a ajuns modelul la o anumită decizie.
Ce este explicabilitatea în învățarea profundă?
Explicabilitatea (denumită și „interpretabilitate”) este conceptul conform căruia un model de învățare automată și rezultatul său pot fi explicate într-un mod care „are sens” pentru o ființă umană la un nivel acceptabil … Altele, cum ar fi sistemele de învățare profundă, deși sunt mai performante, rămân mult mai greu de explicat.
Ce înseamnă explicabilitatea în contextul unui sistem AI?
Andrew Maturo, analist de date, SPR. „AI explicabil în termeni simpli înseamnă AI care este transparent în operațiunile sale, astfel încât utilizatorii umani să poată înțelege și să aibă încredere în decizii Organizațiile trebuie să pună întrebarea – poți explica cum a generat AI-ul tău perspectivă sau decizie specifică?” –
Ce este problema explicației?
Oamenii au o aparentă aversiune față de deciziile de tip cutie neagră care îi afectează din punct de vedere financiar, din punct de vedere al sănătății și în zeci de alte moduri, fiind în același timp neconștienți de anumite tipuri diferite de decizii. … Când AI ia aceste decizii, se poate auzi cererea de explicabilitate.
