व्याख्यात्मक एआई सिद्धांतों से लाभ होगा?

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व्याख्यात्मक एआई सिद्धांतों से लाभ होगा?
व्याख्यात्मक एआई सिद्धांतों से लाभ होगा?
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“व्याख्यात्मक एआई का उपयोग करने वाली मशीन चिकित्सा कर्मचारियों का काफी समय बचा सकती है, जिससे वे दोहराए जाने वाले कार्य के बजाय दवा के व्याख्यात्मक कार्य पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। वे अधिक रोगियों को देख सकते थे, और साथ ही साथ प्रत्येक रोगी को अपना अधिक ध्यान देते थे, काइनेटिका के सीईओ पॉल एप्पलबी कहते हैं।

स्पष्ट करने योग्य AI क्यों महत्वपूर्ण है?

व्याख्या करने योग्य AI का उपयोग AI निर्णयों को मनुष्यों द्वारा समझने योग्य और व्याख्या योग्य दोनों बनाने के लिए नियोजित किया जाता है। … समझाने योग्य एआई सिस्टम के साथ, कंपनियां ग्राहकों को सटीक रूप से दिखा सकती हैं कि डेटा कहां से आ रहा है और इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है, इन नियामक आवश्यकताओं को पूरा करते हुए और समय के साथ विश्वास और विश्वास का निर्माण।

स्पष्ट करने योग्य AI सिद्धांतों के उदाहरण क्या हैं?

प्रस्तावित सिद्धांत हैं:

  • स्पष्टीकरण: AI सिस्टम को सभी आउटपुट के लिए साथ में साक्ष्य या कारण देना चाहिए।
  • सार्थक: सिस्टम को स्पष्टीकरण प्रदान करना चाहिए जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए समझ में आता है।
  • स्पष्टीकरण सटीकता: स्पष्टीकरण को आउटपुट उत्पन्न करने के लिए सिस्टम की प्रक्रिया को सही ढंग से प्रतिबिंबित करना चाहिए।

स्पष्ट करने योग्य AI कैसे काम करता है?

एक्सप्लेनेबल एआई (एक्सएआई) मशीन लर्निंग में एक उभरता हुआ क्षेत्र है जिसका लक्ष्य यह पता करना है कि एआई सिस्टम के ब्लैक बॉक्स निर्णय कैसे किए जाते हैं। यह क्षेत्र निरीक्षण करता है और निर्णय लेने में शामिल कदमों और मॉडलों को समझने की कोशिश करता है।

क्या मतलब हैसमझाने योग्य एआई?

एक्सप्लेनेबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (XAI) प्रक्रियाओं और विधियों का एक सेट है जो मानव उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा बनाए गए परिणामों और आउटपुट को समझने और उन पर भरोसा करने की अनुमति देता है। व्याख्या करने योग्य एआई का उपयोग एक एआई मॉडल, इसके अपेक्षित प्रभाव और संभावित पूर्वाग्रहों का वर्णन करने के लिए किया जाता है।

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