विषयसूची:
- मॉडल की व्याख्या क्या है?
- गहरी शिक्षा में व्याख्यात्मकता क्या है?
- एआई सिस्टम के संदर्भ में व्याख्यात्मकता का क्या अर्थ है?
- व्याख्यात्मक समस्या क्या है?
वीडियो: पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता में अंतर कैसे होता है?
2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37
पारदर्शिता आसानी से व्याख्या करने योग्य मॉडल का उपयोग करके इस समस्या को हल करती है, जिनमें से कुछ पर हम अगले भाग में बात करेंगे। व्याख्यात्मकता इस समस्या को "ब्लैक बॉक्स को खोलकर" या मशीन लर्निंग मॉडल से अक्सर सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का प्रयास करके हल करती है।
मॉडल की व्याख्या क्या है?
मॉडल की व्याख्याशीलता एमएल मॉडल द्वारा प्रदान किए गए परिणामों के विश्लेषण और समझने की एक व्यापक अवधारणा है। यह अक्सर "ब्लैक-बॉक्स" मॉडल के संदर्भ में उपयोग किया जाता है, जिसके लिए यह प्रदर्शित करना मुश्किल है कि मॉडल एक विशिष्ट निर्णय पर कैसे पहुंचा।
गहरी शिक्षा में व्याख्यात्मकता क्या है?
व्याख्यात्मकता (जिसे "व्याख्यात्मकता" भी कहा जाता है) एक अवधारणा है कि एक मशीन लर्निंग मॉडल और इसके आउटपुट को इस तरह से समझाया जा सकता है कि एक स्वीकार्य स्तर पर एक इंसान के लिए "समझ में आता है" … अन्य, जैसे डीप लर्निंग सिस्टम, अधिक प्रदर्शनकारी होने के बावजूद, समझाने में बहुत कठिन होते हैं।
एआई सिस्टम के संदर्भ में व्याख्यात्मकता का क्या अर्थ है?
एंड्रयू माटुरो, डेटा विश्लेषक, एसपीआर। “सरल शब्दों में समझाने योग्य AI का अर्थ है AI जो अपने संचालन में पारदर्शी है ताकि मानव उपयोगकर्ता निर्णयों को समझ सकें और उन पर भरोसा कर सकें संगठनों को प्रश्न पूछना चाहिए – क्या आप बता सकते हैं कि आपके AI ने इसे कैसे उत्पन्न किया विशिष्ट अंतर्दृष्टि या निर्णय? -
व्याख्यात्मक समस्या क्या है?
लोगों में एक स्पष्ट ब्लैक-बॉक्स निर्णयों से घृणा है जो उन्हें आर्थिक रूप से, स्वास्थ्य की दृष्टि से और दर्जनों अन्य तरीकों से प्रभावित करते हैं, जबकि एक ही समय में कुछ विभिन्न प्रकार के निर्णयों से बेखबर होते हैं।. … जब एआई ये निर्णय लेता है, तो स्पष्टीकरण की मांग सुनी जा सकती है।
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