मशीन लर्निंग एक्सप्लेनेबिलिटी (एमएलएक्स) मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडल की व्याख्या और व्याख्या करने की प्रक्रिया है। MLX मशीन लर्निंग डेवलपर्स की मदद कर सकता है: मॉडल के व्यवहार को बेहतर ढंग से समझें और समझें।
मशीन लर्निंग में व्याख्यात्मकता क्या है?
व्याख्यात्मकता (जिसे "व्याख्यात्मकता" भी कहा जाता है) अवधारणा है कि एक मशीन लर्निंग मॉडल और उसके आउटपुट को इस तरह से समझाया जा सकता है कि स्वीकार्य स्तर पर एक इंसान के लिए "समझ में आता है" ।
व्याख्यात्मकता और व्याख्यात्मकता में क्या अंतर है?
व्याख्यात्मकता इस बारे में है कि एक सिस्टम के भीतर एक कारण और प्रभाव को किस हद तक देखा जा सकता है। … इस बीच, व्याख्यात्मकता वह सीमा है जिस तक किसी मशीन या गहन शिक्षण प्रणाली के आंतरिक यांत्रिकी को मानवीय शब्दों में समझाया जा सकता है।
एमएल स्पष्टीकरण क्या है?
मशीन लर्निंग में स्पष्टीकरण का मतलब है कि आप बता सकते हैं कि आपके मॉडल में इनपुट से लेकर आउटपुट तक क्या होता है। यह मॉडल को पारदर्शी बनाता है और ब्लैक बॉक्स की समस्या को हल करता है। समझाने योग्य AI (XAI) इसका वर्णन करने का अधिक औपचारिक तरीका है और सभी कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर लागू होता है।
व्याख्यात्मक मॉडल क्या है?
व्याख्यात्मकता एक मॉडल से उत्पन्न भविष्यवाणियों को अधिक तकनीकी दृष्टिकोण से मानव को समझाने में सक्षम होने को परिभाषित करता है। पारदर्शिता: एक मॉडल को पारदर्शी माना जाता है यदि वह सरल व्याख्याओं से अपने आप समझ में आता है।
