Разумевање техника тумачења модела машинског учења

Интерпретабилност је способност разумевања и објашњења одлука које доноси модел машинског учења. То је важан аспект машинског учења јер омогућава корисницима да верују моделу и разумеју како он прави предвиђања.ӕӕПостоји неколико техника за побољшање интерпретабилности модела машинског учења, укључујући:ӕӕ1. Значај карактеристике: Ова техника укључује анализу тежине или оцена важности које је модел доделио свакој особини. Ово може помоћи да се идентификују карактеристике које су најважније за предвиђања модела.ӕ2. Графикони делимичне зависности: Ови дијаграми показују однос између специфичне карактеристике и предвиђеног исхода, док све остале карактеристике држе константним. Ово може помоћи да се разуме како модел користи сваку особину за предвиђање.ӕ3. СХАП вредности: СХАП (СХаплеи Аддитиве ЕкПланатионс) је техника која свакој особини додељује вредност за специфично предвиђање, што указује на њен допринос исходу. Ово може помоћи да се идентификује које карактеристике покрећу предвиђања за појединачне инстанце.ӕ4. Локална интерпретабилна модел-агностичка објашњења (ЛИМЕ): Ова техника укључује генерисање објашњења предвиђања модела апроксимацијом понашања модела коришћењем једноставнијег, интерпретабилног модела, као што је линеарни модел.ӕ5. Модел-агностичка интерпретабилност: Ово се односи на технике које се могу применити на било који модел машинског учења, без обзира на његову основну архитектуру или алгоритме. Ове технике могу помоћи да се обезбеди опште разумевање начина на који модел предвиђа предвиђања, без потребе за познавањем конкретних детаља имплементације.ӕ6. Објашњива АИ (КСАИ): Ово је подобласт вештачке интелигенције која се фокусира на развој техника за објашњење одлука које доносе модели машинског учења. КСАИ има за циљ да учини АИ транспарентнијом и поузданијом пружањем увида у процес расуђивања модела.ӕӕИнтерпретабилност је важан аспект машинског учења јер може помоћи у изградњи поверења у моделе и побољшању њиховог разумевања и употребе. Такође може помоћи у идентификацији пристрасности и грешака у моделима, што доводи до побољшаних перформанси и праведности.