Índice:
- O que é explicabilidade do modelo?
- O que é explicabilidade no aprendizado profundo?
- O que significa Explicabilidade no contexto de um sistema de IA?
- O que é problema de explicabilidade?
Vídeo: Como a transparência e a explicabilidade diferem?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Última modificação: 2024-01-10 06:42
A transparência resolve esse problema usando modelos facilmente interpretáveis, alguns dos quais abordaremos na próxima seção. A explicabilidade resolve esse problema “descompactando a caixa preta” ou tentando obter insights do modelo de aprendizado de máquina, geralmente usando métodos estatísticos.
O que é explicabilidade do modelo?
Explicabilidade do modelo é um conceito amplo de análise e compreensão dos resultados fornecidos pelos modelos de ML. É mais frequentemente usado no contexto de modelos de “caixa preta”, para os quais é difícil demonstrar, como o modelo chegou a uma decisão específica.
O que é explicabilidade no aprendizado profundo?
Explicabilidade (também conhecida como "interpretabilidade") é o conceito de que um modelo de aprendizado de máquina e sua saída podem ser explicados de uma maneira que "faça sentido" para um ser humano em um nível aceitável … Outros, como sistemas de aprendizado profundo, embora sejam mais eficientes, permanecem muito mais difíceis de explicar.
O que significa Explicabilidade no contexto de um sistema de IA?
Andrew Maturo, analista de dados, SPR. “IA explicável em termos simples significa IA que é transparente em suas operações para que os usuários humanos possam entender e confiar nas decisões As organizações devem fazer a pergunta – você pode explicar como sua IA gerou isso? insight ou decisão específica?” –
O que é problema de explicabilidade?
As pessoas têm uma aparente aversão a decisões de caixa preta que as afetam financeiramente, em termos de saúde e dezenas de outras maneiras, ao mesmo tempo em que ignoram certos tipos diferentes de decisões. … Quando a IA toma essas decisões, a demanda por explicabilidade pode ser ouvida.
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