Светлана Кумари, команда ИИ Модели машинного обучения часто рассматриваются как «черные ящики», что затрудняет их анализ. Нам нужны алгоритмы объяснимого машинного обучения, которые раскрывают некоторые из этих качеств, чтобы понять, какие ключевые функции влияют на выходные данные модели. Интерпретируемость машинного обучения становится элементом критерия достойной модели, когда на карту поставлены инвестиции и когда вы работаете с реальными проблемами. Вы можете оценить вклад..

На пути к лучшему пониманию того, почему модели машинного обучения принимают решения, которые они принимают, и почему это важно Объяснимость модели сегодня является одной из важнейших проблем машинного обучения. Часто бывает, что определенные модели «черного ящика», такие как глубокие нейронные сети, развертываются в производственной среде и запускают критически важные системы - от всех камер видеонаблюдения на рабочем месте до смартфона. Страшно подумать, что даже разработчики этих..

В последнее десятилетие применение глубоких нейронных сетей для решения давних проблем привело к прорыву в производительности и предсказательной способности. Однако высокая точность, обусловленная повышенной сложностью модели, часто достигается за счет потери интерпретируемости, то есть многие из этих моделей ведут себя как черные ящики и не могут предоставить объяснения своих прогнозов. Хотя в определенных областях применения эта проблема может играть второстепенную роль, в областях..