স্বচ্ছতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা কীভাবে আলাদা?

2024 লেখক: Fiona Howard | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2024-01-10 06:34

স্বচ্ছতা সহজে ব্যাখ্যাযোগ্য মডেল ব্যবহার করে এই সমস্যার সমাধান করে, যার কয়েকটি আমরা পরবর্তী বিভাগে স্পর্শ করব। ব্যাখ্যাযোগ্যতা এই সমস্যার সমাধান করে "ব্ল্যাক বক্স আনপ্যাক করে" বা মেশিন লার্নিং মডেল থেকে অন্তর্দৃষ্টি লাভ করার চেষ্টা করে, প্রায়শই পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করে।

মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতা কি?

মডেল ব্যাখ্যাযোগ্যতা হল ML মডেল দ্বারা প্রদত্ত ফলাফল বিশ্লেষণ এবং বোঝার একটি বিস্তৃত ধারণা। এটি প্রায়শই "ব্ল্যাক-বক্স" মডেলগুলির প্রসঙ্গে ব্যবহৃত হয়, যার জন্য মডেলটি কীভাবে একটি নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তে পৌঁছেছিল তা প্রদর্শন করা কঠিন৷

গভীর শিক্ষায় ব্যাখ্যাযোগ্যতা কী?

ব্যাখ্যাযোগ্যতা (এছাড়াও "ব্যাখ্যাযোগ্যতা" হিসাবে উল্লেখ করা হয়) হল একটি ধারণা যে একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং এর আউটপুটকে এমনভাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে যা একটি গ্রহণযোগ্য স্তরে একজন মানুষের কাছে "অর্থবোধ করে" …অন্যগুলি, যেমন গভীর শিক্ষার ব্যবস্থা, যখন আরও কার্যকারিতা, ব্যাখ্যা করা অনেক কঠিন থাকে৷

এআই সিস্টেমের প্রসঙ্গে ব্যাখ্যাযোগ্যতা বলতে কী বোঝায়?

অ্যান্ড্রু মাতুরো, ডেটা বিশ্লেষক, এসপিআর। “সহজ ভাষায় ব্যাখ্যাযোগ্য AI এর অর্থ হল AI যা এর ক্রিয়াকলাপে স্বচ্ছ যাতে মানব ব্যবহারকারীরা সিদ্ধান্তগুলি বুঝতে এবং বিশ্বাস করতে সক্ষম হয় সংস্থাগুলিকে অবশ্যই প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে হবে – আপনি কি ব্যাখ্যা করতে পারেন যে আপনার AI কীভাবে এটি তৈরি করেছে? নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি বা সিদ্ধান্ত? –

ব্যাখ্যাযোগ্যতা সমস্যা কি?

লোকদের ব্ল্যাক-বক্সের সিদ্ধান্তের প্রতি আপাত বিমুখতা রয়েছে যা তাদের আর্থিক, স্বাস্থ্যগতভাবে এবং অন্যান্য কয়েক ডজন উপায়ে প্রভাবিত করে এবং একই সময়ে নির্দিষ্ট বিভিন্ন ধরণের সিদ্ধান্তের প্রতি অজ্ঞান থাকে. … যখন AI এই সিদ্ধান্তগুলি নেয়, তখন ব্যাখ্যাযোগ্যতার দাবি শোনা যায়৷