L'explicabilité du machine learning (MLX) est le processus d'explication et d'interprétation des modèles de machine learning et de deep learning. MLX peut aider les développeurs de machine learning à: mieux comprendre et interpréter le comportement du modèle.
Qu'est-ce que l'explicabilité dans l'apprentissage automatique ?
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.
Quelle est la différence entre l'explicabilité et l'interprétabilité ?
L'interprétabilité est la mesure dans laquelle une cause et un effet peuvent être observés dans un système. … L'explicabilité, quant à elle, est la mesure dans laquelle les mécanismes internes d'une machine ou d'un système d'apprentissage en profondeur peuvent être expliqués en termes humains.
Qu'est-ce que l'explicabilité du ML ?
L'explicabilité dans l'apprentissage automatique signifie que vous pouvez expliquer ce qui se passe dans votre modèle de l'entrée à la sortie. Il rend les modèles transparents et résout le problème de la boîte noire. L'IA explicable (XAI) est la manière la plus formelle de décrire cela et s'applique à toute l'intelligence artificielle.
Qu'est-ce qu'un modèle explicable ?
L'explicabilité définit la capacité d'expliquer les prédictions résultant d'un modèle d'un point de vue plus technique à un humain. Transparence: un modèle est considéré comme transparent s'il est compréhensible par lui-même à partir d'explications simples.
