Η
Η διαφάνεια επιλύει αυτό το πρόβλημα χρησιμοποιώντας μοντέλα που ερμηνεύονται εύκολα, μερικά από τα οποία θα θίξουμε στην επόμενη ενότητα. Η δυνατότητα επεξήγησης λύνει αυτό το πρόβλημα «ξεπακετάροντας το Black Box» ή επιχειρώντας να αποκτήσει κανείς πληροφορίες από το μοντέλο μηχανικής εκμάθησης, συχνά χρησιμοποιώντας στατιστικές μεθόδους.
Τι είναι η επεξήγηση μοντέλου;
Η Επεξήγηση μοντέλου είναι μια ευρεία έννοια ανάλυσης και κατανόησης των αποτελεσμάτων που παρέχονται από τα μοντέλα ML. Χρησιμοποιείται συχνότερα στο πλαίσιο μοντέλων «μαύρου κουτιού», για τα οποία είναι δύσκολο να αποδειχθεί πώς το μοντέλο κατέληξε σε μια συγκεκριμένη απόφαση.
Τι είναι η Επεξήγηση στη βαθιά μάθηση;
Εξηγησιμότητα (αναφέρεται επίσης ως "ερμηνευσιμότητα") είναι η έννοια ότι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και τα αποτελέσματά του μπορούν να εξηγηθούν με τρόπο που "έχει νόημα" σε έναν άνθρωπο σε αποδεκτό επίπεδο … Άλλα, όπως τα συστήματα βαθιάς μάθησης, ενώ είναι πιο αποτελεσματικά, παραμένουν πολύ πιο δύσκολο να εξηγηθούν.
Τι σημαίνει Επεξήγηση στο πλαίσιο ενός συστήματος AI;
Andrew Maturo, αναλυτής δεδομένων, SPR. «Εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη με απλά λόγια σημαίνει AI που είναι διαφανές στις λειτουργίες του, έτσι ώστε οι ανθρώπινοι χρήστες να μπορούν να κατανοούν και να εμπιστεύονται τις αποφάσεις Οι οργανισμοί πρέπει να κάνουν την ερώτηση - μπορείτε να εξηγήσετε πώς το δημιούργησε το AI σας συγκεκριμένη εικόνα ή απόφαση;» –
Τι είναι το πρόβλημα επεξήγησης;
Οι άνθρωποι έχουν μια προφανή αποστροφή στις αποφάσεις του μαύρου κουτιού που τους επηρεάζουν οικονομικά, υγειονομικά και δεκάδες άλλους τρόπους, ενώ ταυτόχρονα αγνοούν ορισμένα διαφορετικά είδη αποφάσεων. … Όταν η τεχνητή νοημοσύνη λαμβάνει αυτές τις αποφάσεις, μπορεί να ακουστεί η ζήτηση για επεξήγηση.
