Machine Learning Explainability (MLX) ist der Prozess des Erklärens und Interpretierens von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen. MLX kann Entwicklern von maschinellem Lernen dabei helfen: das Verh alten des Modells besser zu verstehen und zu interpretieren.
Was ist Erklärbarkeit beim maschinellen Lernen?
Erklärbarkeit (auch als „Interpretierbarkeit“bezeichnet) ist das Konzept, dass ein maschinelles Lernmodell und seine Ausgabe auf eine Weise erklärt werden können, die für einen Menschen auf einem akzeptablen Niveau „sinnvoll“ist.
Was ist der Unterschied zwischen Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit?
Interpretierbarkeit ist das Ausmaß, in dem Ursache und Wirkung innerhalb eines Systems beobachtet werden können. … Erklärbarkeit hingegen ist das Ausmaß, in dem die interne Mechanik einer Maschine oder eines Deep-Learning-Systems mit menschlichen Begriffen erklärt werden kann.
Was ist ML-Erklärbarkeit?
Erklärbarkeit beim maschinellen Lernen bedeutet, dass Sie erklären können, was in Ihrem Modell von der Eingabe bis zur Ausgabe passiert. Es macht Modelle transparent und löst das Black-Box-Problem. Erklärbare KI (XAI) ist die formellere Art, dies zu beschreiben, und gilt für alle künstlichen Intelligenzen.
Was ist ein erklärbares Modell?
Erklärbarkeit definiert die Fähigkeit, Vorhersagen, die sich aus einem Modell ergeben, aus einer eher technischen Sichtweise einem Menschen erklären zu können. Transparenz: Ein Modell gilt als transparent, wenn es durch einfache Erklärungen für sich genommen verständlich ist.
