Logo vi.boatexistence.com

Tính minh bạch và khả năng giải thích khác nhau như thế nào?

Mục lục:

Tính minh bạch và khả năng giải thích khác nhau như thế nào?
Tính minh bạch và khả năng giải thích khác nhau như thế nào?
Anonim

Transparency giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng mô hình có thể diễn giải dễ dàng, một số mô hình chúng ta sẽ đề cập trong phần tiếp theo. Khả năng giải thích giải quyết vấn đề này bằng cách “giải nén Hộp đen” hoặc cố gắng có được thông tin chi tiết từ mô hình học máy, thường bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê.

Khả năng bùng nổ của mô hình là gì?

Mô hình Giải thích là một khái niệm rộng về việc phân tích và hiểu kết quả được cung cấp bởi các mô hình ML. Nó thường được sử dụng nhiều nhất trong ngữ cảnh của các mô hình “hộp đen”, rất khó để chứng minh, làm thế nào mà mô hình đi đến một quyết định cụ thể.

Khả năng bùng nổ trong học sâu là gì?

Giải thích được (còn được gọi là "khả năng diễn giải") là khái niệm một mô hình học máy và đầu ra của nó có thể được giải thích theo cách "có ý nghĩa" đối với con người ở mức độ có thể chấp nhận được … Những thứ khác, chẳng hạn như hệ thống học sâu, mặc dù hiệu quả hơn, nhưng vẫn khó giải thích hơn nhiều.

Khả năng bùng nổ có nghĩa là gì trong bối cảnh của hệ thống AI?

Andrew Maturo, nhà phân tích dữ liệu, SPR. “AI có thể giải thích theo thuật ngữ đơn giản có nghĩa là AI minh bạch trong hoạt động của nó để người dùng có thể hiểu và tin tưởng vào các quyết địnhCác tổ chức phải đặt câu hỏi - bạn có thể giải thích cách AI của bạn tạo ra điều đó cái nhìn sâu sắc hay quyết định cụ thể?” -

Vấn đề khả năng giải thích là gì?

Mọi người rõ ràng có ác cảm đối với các quyết định hộp đenảnh hưởng đến họ về tài chính, sức khỏe và hàng chục cách khác trong khi đồng thời không biết đến một số loại quyết định khác nhau. … Khi AI đưa ra những quyết định này, nhu cầu về khả năng giải thích có thể được lắng nghe.

Đề xuất: