Şəffaflıq bu problemi asanlıqla şərh edilə bilən modellərdən istifadə etməklə həll edir, bəzilərinə növbəti hissədə toxunacağıq. İzah edilə bilənlik bu problemi "Qara Qutunu açmaq" və ya tez-tez statistik metodlardan istifadə etməklə maşın öyrənməsi modelindən fikir əldə etməyə cəhd etməklə həll edir.
Model izah edilə bilən nədir?
Model izah edilə bilməsi ML modelləri tərəfindən təmin edilən nəticələrin təhlili və başa düşülməsi üçün geniş anlayışdır. O, daha çox "qara qutu" modelləri kontekstində istifadə olunur, bunun üçün modelin konkret qərara necə gəldiyini nümayiş etdirmək çətin olur.
Dərin öyrənmədə izahlılıq nədir?
İzahat qabiliyyəti (həmçinin “şərh edilə bilənlik” kimi istinad edilir) maşın öyrənmə modelinin və onun nəticəsinin məqbul səviyyədə insan üçün “məntiqli” şəkildə izah edilə bilməsi anlayışıdır. … Digərləri, məsələn, dərin öyrənmə sistemləri, daha performanslı olsalar da, izah etmək daha çətindir.
İzahlılıq süni intellekt sistemi kontekstində nə deməkdir?
Andrew Maturo, məlumat analitiki, SPR. “Sadə dillə izah edilə bilən AI, əməliyyatlarında şəffaf olan AI deməkdir ki, insan istifadəçilər qərarları başa düşə və onlara etibar edə bilsinlər Təşkilatlar sual verməlidir – AI-nin bunu necə yaratdığını izah edə bilərsinizmi? konkret fikir və ya qərar?” –
İzahat problemi nədir?
İnsanlar onlara maliyyə, sağlamlıq və onlarla başqa üsullarla təsir edən qara qutu qərarlarına açıq-aşkar nifrət edirlər eyni zamanda müəyyən müxtəlif növ qərarlardan xəbərsizdirlər. … Süni intellekt bu qərarları qəbul edərkən, izahat tələbi eşidilə bilər.
