نویسنده (ها): chien vu
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
توضیح یک جعبه سیاه یادگیری عمیق مدل یک کار ضروری اما دشوار برای مهندسان در یک پروژه هوش مصنوعی است. بیایید نحوه استفاده از بسته Omnixai در پایتون را بررسی کنیم تا بررسی و درک کنیم که چگونه یک مدل AI تصمیم می گیرد.
این داستان فقط عضو بر ما است. برای دسترسی به همه رسانه ها ارتقا دهید.
هنگامی که اولین رایانه ، دستگاه آلن تورینگ ، در دهه 1940 ظاهر شد ، انسان ها در توضیح چگونگی رمزگذاری و رمزگشایی پیام ها شروع به مبارزه کردند. از آن زمان ، توضیحات به بخش اساسی روند توسعه تبدیل شده است ، به ویژه در یادگیری ماشین میدان
قابلیت توضیح ، رابط های کاربر ، نمودارها ، ابزارهای هوش تجاری ، برخی از معیارهای توضیحات و سایر روشها را برای کشف چگونگی دستیابی به الگوریتم ها به نتیجه گیری خود می رساند.
به عنوان یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) الگوریتم های مختلف پیچیده و پیشرفته در بسیاری از زمینه ها ، مانند مراقبت های بهداشتی ، آموزش یا امور مالی ، در دنیای واقعی توسعه یافته و به سرعت رشد یافته است. از این رو ، توضیح با توجه به تأثیر بیشتر این مدل ها بر انسان و جامعه ، از اهمیت بیشتری برخوردار شد.
با این حال ، اصطلاح “جعبه سیاه” را می توان به طور مکرر در یادگیری عمیق مشاهده کرد زیرا مدل های “جعبه سیاه” مواردی هستند که تفسیر آن دشوار است. 3 دلیل اصلی وجود این مدل ها به عنوان “جعبه های سیاه” وجود دارد:
یک کار یادگیری ماشین اغلب برای بهینه سازی فرایند یادگیری از یک متریک عملکرد واحد استفاده می کند و این متریک ممکن است نتواند مسئله دنیای واقعی را به طور کامل توصیف کند. بنابراین ، درک “چرا” در پشت تصمیمات یک مدل برای توسعه … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی