Machine learning explainability (MLX) is het proces van het uitleggen en interpreteren van machine learning en deep learning-modellen. MLX kan machine learning-ontwikkelaars helpen om: Het gedrag van het model beter te begrijpen en te interpreteren.
Wat is verklaarbaarheid in machine learning?
Verklaarbaarheid (ook wel "interpreteerbaarheid" genoemd) is het concept dat een machine learning-model en de output ervan op een acceptabel niveau kunnen worden uitgelegd op een manier die voor een mens "logisch" is.
Wat is het verschil tussen verklaarbaarheid en interpreteerbaarheid?
Interpretabiliteit gaat over de mate waarin een oorzaak en gevolg kan worden waargenomen binnen een systeem. … Verklaarbaarheid daarentegen is de mate waarin de interne mechanica van een machine of deep learning-systeem in menselijke termen kan worden verklaard.
Wat is ML-verklaarbaarheid?
Verklaarbaarheid in machine learning betekent dat u kunt uitleggen wat er in uw model gebeurt van invoer tot uitvoer. Het maakt modellen transparant en lost het black box-probleem op. Verklaarbare AI (XAI) is de meer formele manier om dit te beschrijven en is van toepassing op alle kunstmatige intelligentie.
Wat is een verklaarbaar model?
Verklaarbaarheid definieert het kunnen uitleggen van voorspellingen die voortkomen uit een model vanuit een meer technisch oogpunt aan een mens. Transparantie: Een model wordt als transparant beschouwd als het op zichzelf begrijpelijk is uit eenvoudige uitleg.
