La explicabilidad del aprendizaje automático (MLX) es el proceso de explicar e interpretar el aprendizaje automático y los modelos de aprendizaje profundo. MLX puede ayudar a los desarrolladores de aprendizaje automático a: Comprender e interpretar mejor el comportamiento del modelo.
¿Qué es la explicabilidad en el aprendizaje automático?
Explicabilidad (también conocida como "interpretabilidad") es el concepto de que un modelo de aprendizaje automático y su resultado se pueden explicar de una manera que "tenga sentido" para un ser humano en un nivel aceptable.
¿Cuál es la diferencia entre explicabilidad e interpretabilidad?
La interpretabilidad es sobre el grado en que una causa y un efecto pueden observarse dentro de un sistema. … Mientras tanto, la explicabilidad es la medida en que la mecánica interna de una máquina o un sistema de aprendizaje profundo se puede explicar en términos humanos.
¿Qué es la explicabilidad de ML?
La explicabilidad en el aprendizaje automático significa que usted puede explicar lo que sucede en su modelo desde la entrada hasta la salida. Hace que los modelos sean transparentes y resuelve el problema de la caja negra. La IA explicable (XAI) es la forma más formal de describir esto y se aplica a toda la inteligencia artificial.
¿Qué es el modelo explicable?
Explicabilidad define ser capaz de explicar predicciones resultantes de un modelo desde un punto de vista más técnico a un ser humano. Transparencia: un modelo se considera transparente si es comprensible por sí solo a partir de explicaciones sencillas.
