機器學習模型解釋 相關文章
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2019年11月21日 — 解釋模型大致上可從兩方面切入:一是直接解釋模型本身,提升模型的透明度 ... 第三種可能則與演算法有關,通常線性模型的演算法較為透明,而深度學習則否。
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「可解釋性指標」是XAI 中用來衡量模型可解釋性的評估標準。它們是用來確定模型如何解釋其預測的方式,以及如何在給定輸入後生成可解釋的結果。可解釋性指標可以根據 ...
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2024年4月17日 — 本文內容. 機器學習模型是已定型以辨識特定模式類型的物件(儲存在本機檔案中)。 您可以使用一組資料來將模型定型,為其提供演算法,使其可用於透過那些 ...
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機器學習包含不同類型的學習模式,並使用各種演算技術,根據資料的性質和期望結果,可以採用監督式、非監督式、半監督式或強化式共四種學習模式。 在各個模式中可以套用一或多種演算法技術,取決於使用的資料集和預期結果。 機器學習演算法主要用於分類事物...
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2022年10月19日 — 至於本次我們將會使用SHAP (SHapley Additive exPlanations) 來進行我們的可解釋性模型的整理, SHAP 是一個賽局理論的方法,將模型的預測結果分析成每個 ...
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2024年3月21日 — 負責任AI 儀表板的可解釋性元件,能對機器學習模型的預測產生人類可理解的敘述,以此方式參與模型生命週期工作流程的「診斷」階段。 其會針對模型行為提供 ...
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2021年10月3日 — 將一張影片丟入neuron network 訓練出來之後,遮住一部分,得出遮住部分後,判斷出要判斷的東西的機率,找出important component。
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2024年4月23日 — 機器學習,一種人工智慧的技術,不同於傳統程序,是通過處理並學習龐大的數據後,利用歸納推理的方式來解決問題,所以當新的數據出現,機器學習模型即能更新 ...
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2020年2月2日 — 當我們說機器學習的可解釋性時,我們談的下面三個問題:. 這個模型學了那些特徵? 我們是否可以瞭解這每一個模型預測與其學到的特徵是什麼? 模型學的 ...
機器學習模型解釋 參考影音
繼續努力蒐集當中...