Tabla de contenido:
- ¿Qué es la explicabilidad del modelo?
- ¿Qué es la explicabilidad en el aprendizaje profundo?
- ¿Qué significa Explicabilidad en el contexto de un sistema de IA?
- ¿Qué es el problema de explicabilidad?
Video: ¿En qué se diferencian la transparencia y la explicabilidad?
2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Última modificación: 2024-01-10 06:36
La transparencia resuelve este problema mediante el uso de modelos fáciles de interpretar, algunos de los cuales abordaremos en la siguiente sección. La explicabilidad resuelve este problema "desempaquetando la caja negra" o intentando obtener información del modelo de aprendizaje automático, a menudo mediante el uso de métodos estadísticos.
¿Qué es la explicabilidad del modelo?
La explicabilidad del modelo es un concepto amplio de análisis y comprensión de los resultados proporcionados por los modelos ML. Se utiliza con mayor frecuencia en el contexto de los modelos de "caja negra", para los cuales es difícil demostrar cómo llegó el modelo a una decisión específica.
¿Qué es la explicabilidad en el aprendizaje profundo?
Explicabilidad (también conocida como "interpretabilidad") es el concepto de que un modelo de aprendizaje automático y su salida se pueden explicar de una manera que "tenga sentido" para un ser humano en un nivel aceptable … Otros, como los sistemas de aprendizaje profundo, aunque son más eficaces, siguen siendo mucho más difíciles de explicar.
¿Qué significa Explicabilidad en el contexto de un sistema de IA?
Andrew Maturo, analista de datos, SPR. “IA explicable en términos simples significa IA que es transparente en sus operaciones para que los usuarios humanos puedan entender y confiar en las decisiones Las organizaciones deben hacer la pregunta: ¿pueden explicar cómo su IA generó eso? idea o decisión específica?” –
¿Qué es el problema de explicabilidad?
La gente tiene una aparente aversión a las decisiones de caja negra que les afectan financieramente, en cuanto a su salud y de muchas otras formas, mientras que al mismo tiempo ignoran ciertos tipos de decisiones diferentes. … Cuando AI toma estas decisiones, se puede escuchar la demanda de explicabilidad.
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¿En qué se diferencian los determinantes de los pronombres?
Los pronombres son palabras como él, ella, tú mismo, mío, quién, este y alguien. Los pronombres comúnmente se refieren o ocupan la posición de un sustantivo o frase nominal. Un determinante especifica el tipo de referencia que tiene un sustantivo Los determinantes comunes son:
¿En qué se diferencian los anisógamos de los isógamos?
La principal diferencia entre la anisogamia, la isogamia y la oogamia es que la anisogamia es la fusión de gametos de diferente tamaño mientras que la isogamia es la fusión de gametos de tamaño similar y la oogamia es la fusión de gametos femeninos grandes e inmóviles con gametos masculinos pequeños y móviles .
¿El jpeg tiene transparencia?
El formato JPEG no es compatible con la transparencia … Un píxel blanco en nuestra imagen de canal alfa indica completamente opaco, mientras que un píxel negro indica completamente transparente. Los tonos intermedios indican el nivel de transparencia correspondiente.
¿Es buena la transparencia referencial?
Facilita el razonamiento sobre los programas. También hace que cada subprograma sea subprograma. La idea de una subrutina fue inicialmente concebida por John Mauchly durante su trabajo en ENIAC, y registrada en enero de 1947 en un simposio de Harvard sobre "
¿En qué se parecen y en qué se diferencian los trapecios?
Son iguales. Trapezoid se escribe en inglés americano. Trapezium es la ortografía británica. En Australia, como en el Reino Unido, un trapecio tiene dos lados paralelos, mientras que un trapezoide no tiene lados paralelos . ¿Los trapecios y los trapecios son lo mismo?
