Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Explainability
Interpretowalność modelu odnosi się do zdolności zrozumienia, wyjaśnienia i zaufania predykcjom oraz decyzjom podejmowanym przez modele uczenia maszynowego. Jest to kluczowe w AI, zwłaszcza dla podejmowania decyzji w opiece zdrowotnej, finansach i systemach autonomicznych, łącząc złożone modele z ludzkim zrozumieniem.
Przejrzystość AI to praktyka umożliwiająca interesariuszom zrozumienie działania i procesów decyzyjnych systemów sztucznej inteligencji. Poznaj jej znaczenie, kluczowe elementy, ramy regulacyjne, techniki wdrożenia, wyzwania i rzeczywiste przykłady zastosowań.
Przejrzystość w sztucznej inteligencji (AI) odnosi się do otwartości i jasności działania systemów AI, w tym ich procesów decyzyjnych, algorytmów i danych. Jest kluczowa dla etyki i zarządzania AI, zapewniając odpowiedzialność, zaufanie i zgodność z regulacjami.
Wyjaśnialność AI odnosi się do zdolności rozumienia i interpretowania decyzji oraz przewidywań podejmowanych przez systemy sztucznej inteligencji. Wraz ze wzrostem złożoności modeli AI, wyjaśnialność zapewnia przejrzystość, zaufanie, zgodność z regulacjami, ograniczanie uprzedzeń oraz optymalizację modeli za pomocą technik takich jak LIME i SHAP.
Wyjaśnialna Sztuczna Inteligencja (XAI) to zestaw metod i procesów mających na celu uczynienie wyników modeli AI zrozumiałymi dla ludzi, co sprzyja przejrzystości, interpretowalności i odpowiedzialności w złożonych systemach uczenia maszynowego.
