Table des matières:
- Qu'est-ce que l'explicabilité du modèle ?
- Qu'est-ce que l'explicabilité dans l'apprentissage en profondeur ?
- Que signifie l'explicabilité dans le contexte d'un système d'IA ?
- Qu'est-ce qu'un problème d'explicabilité ?
Vidéo: En quoi la transparence et l'explicabilité diffèrent-elles ?
2024 Auteur: Fiona Howard | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-10 06:37
La transparence résout ce problème en utilisant des modèles facilement interprétables, dont nous aborderons certains dans la section suivante. L'explicabilité résout ce problème en "déballant la boîte noire", ou en essayant d'obtenir un aperçu du modèle d'apprentissage automatique, souvent en utilisant des méthodes statistiques.
Qu'est-ce que l'explicabilité du modèle ?
L'explicabilité du modèle est un vaste concept d'analyse et de compréhension des résultats fournis par les modèles de ML. Il est le plus souvent utilisé dans le contexte des modèles « boîte noire », pour lesquels il est difficile de démontrer comment le modèle est arrivé à une décision spécifique.
Qu'est-ce que l'explicabilité dans l'apprentissage en profondeur ?
L'explicabilité (également appelée "interprétabilité") est le concept selon lequel un modèle d'apprentissage automatique et sa sortie peuvent être expliqués d'une manière qui "a du sens" pour un être humain à un niveau acceptable … D'autres, comme les systèmes d'apprentissage en profondeur, tout en étant plus performants, restent beaucoup plus difficiles à expliquer.
Que signifie l'explicabilité dans le contexte d'un système d'IA ?
Andrew Maturo, analyste de données, SPR. Une IA explicable en termes simples signifie Une IA qui est transparente dans ses opérations afin que les utilisateurs humains puissent comprendre et faire confiance aux décisions Les organisations doivent se poser la question - pouvez-vous expliquer comment votre IA a généré cela ? une idée ou une décision spécifique ? » –
Qu'est-ce qu'un problème d'explicabilité ?
Les gens ont une aversion apparente pour les décisions de la boîte noire qui les affectent financièrement, sur le plan de la santé et des dizaines d'autres façons tout en étant inconscients de certains types de décisions. … Lorsque l'IA prend ces décisions, la demande d'explicabilité peut être entendue.
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En quoi l'os spongieux est-il différent de l'os compact ?
L'os compact est dense et composé d'ostéons, tandis que l'os spongieux est moins dense et composé de trabécules . Quelle est la différence entre un os compact et un os spongieux ? Le tissu osseux compact est composé d'ostéons et forme la couche externe de tous les os.
En quoi les déterminants diffèrent-ils des pronoms ?
Les pronoms sont des mots comme il, elle, toi-même, le mien, qui, ceci et quelqu'un. Les pronoms font généralement référence à ou remplissent la position d'un nom ou d'une phrase nominale. Un déterminant spécifie le type de référence qu'un nom a Les déterminants courants sont:
En quoi le gaz naturel est-il différent du charbon ?
En quoi le gaz naturel est-il différent du charbon ? Le gaz naturel est une ressource renouvelable; le charbon est un combustible fossile . En quoi le gaz naturel est-il différent du charbon ? Le charbon est un solide, le pétrole est un liquide et le gaz naturel est une vapeur (gaz).
En quoi l'anisogame est-il différent de l'isogame ?
La principale différence entre l'isogamie anisogamie et l'oogamie est que l'anisogamie est la fusion de gamètes de tailles différentes tandis que l'isogamie est la fusion de gamètes de taille similaire et l'oogamie est la fusion de grands gamètes femelles immobiles avec de petits gamètes mâles mobiles .
La transparence référentielle est-elle bonne ?
Cela facilite le raisonnement sur les programmes. Il fait également de chaque sous-programme un sous-programme L'idée d'un sous-programme a été initialement conçue par John Mauchly lors de son travail sur l'ENIAC, et enregistrée lors d'un symposium de Harvard en janvier 1947 sur "
