Թափանցիկությունը լուծում է այս խնդիրը՝ օգտագործելով հեշտությամբ մեկնաբանվող մոդելներ, որոնցից մի քանիսին կանդրադառնանք հաջորդ բաժնում: Բացատրելիությունը լուծում է այս խնդիրը՝ «բացելով սև արկղը» կամ փորձելով պատկերացում կազմել մեքենայական ուսուցման մոդելից՝ հաճախ օգտագործելով վիճակագրական մեթոդներ:
Ի՞նչ է մոդելի բացատրելիությունը:
Մոդելի բացատրելիությունը ՄԼ մոդելների կողմից տրված արդյունքների վերլուծության և հասկանալու լայն հասկացություն է: Այն առավել հաճախ օգտագործվում է «սև արկղերի» մոդելների համատեքստում, որոնց համար դժվար է ցույց տալ, թե ինչպես է մոդելը եկել կոնկրետ որոշման։
Ի՞նչ է բացատրելիությունը խորը ուսուցման մեջ:
Բացատրելիությունը (նաև կոչվում է «մեկնաբանություն») այն հայեցակարգն է, որ մեքենայական ուսուցման մոդելը և դրա արդյունքը կարող են բացատրվել այնպես, որ «իմաստ լինի» մարդու համար ընդունելի մակարդակով: … Մյուսները, ինչպիսիք են խորը ուսուցման համակարգերը, թեև ավելի արդյունավետ են, բայց շատ ավելի դժվար է բացատրել:
Ի՞նչ է նշանակում բացատրելիությունը AI համակարգի համատեքստում:
Էնդրյու Մատուրո, տվյալների վերլուծաբան, SPR. «Բացատրելի AI պարզ բառերով նշանակում է AI, որը թափանցիկ է իր գործողություններում, որպեսզի մարդկային օգտվողները կարողանան հասկանալ և վստահել որոշումներին Կազմակերպությունները պետք է հարց տան. կարո՞ղ եք բացատրել, թե ինչպես է ձեր AI-ն առաջացրել դա: կոնկրետ պատկերացում կամ որոշում»։ –
Ի՞նչ է բացատրելիության խնդիրը:
Մարդիկ ակնհայտ զզվանք ունեն սև արկղի որոշումներից, որոնք ազդում են նրանց վրա ֆինանսական, առողջական և տասնյակ այլ ձևերով՝ միևնույն ժամանակ անտեսելով որոշ տարբեր տեսակի որոշումներ:. … Երբ AI-ն կայացնում է այս որոշումները, բացատրելիության պահանջը կարող է լսելի լինել:
