- লেখক Elizabeth Oswald [email protected].
- Public 2024-01-13 00:04.
- সর্বশেষ পরিবর্তিত 2025-01-23 14:58.
“ব্যাখ্যাযোগ্য AI ব্যবহার করে একটি মেশিন চিকিৎসা কর্মীদের অনেক সময় বাঁচাতে পারে, তাদের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের পরিবর্তে ওষুধের ব্যাখ্যামূলক কাজে মনোনিবেশ করতে দেয়। তারা আরও রোগী দেখতে পারে, এবং একই সাথে প্রতিটি রোগীকে তাদের আরও মনোযোগ দিতে পারে,” কিনেটিকা-এর সিইও পল অ্যাপলবি বলেছেন৷
ব্যাখ্যাযোগ্য AI কেন গুরুত্বপূর্ণ?
ব্যাখ্যাযোগ্য AI মানুষের দ্বারা বোধগম্য এবং ব্যাখ্যাযোগ্য উভয় AI সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য নিযুক্ত করা হয়। … ব্যাখ্যাযোগ্য AI সিস্টেমের সাহায্যে, কোম্পানিগুলি গ্রাহকদের ঠিক দেখাতে পারে যে ডেটা কোথা থেকে আসছে এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করা হচ্ছে, এই নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করে এবং সময়ের সাথে সাথে আস্থা ও আস্থা তৈরি করে৷
ব্যাখ্যাযোগ্য AI নীতির উদাহরণ কী?
প্রস্তাবিত নীতিগুলি হল:
- ব্যাখ্যা: এআই সিস্টেমগুলিকে সমস্ত আউটপুটের জন্য সহকারী প্রমাণ বা কারণ সরবরাহ করা উচিত।
- অর্থপূর্ণ: সিস্টেমগুলিকে এমন ব্যাখ্যা প্রদান করা উচিত যা পৃথক ব্যবহারকারীদের কাছে বোধগম্য।
- ব্যাখ্যার যথার্থতা: ব্যাখ্যাটি সঠিকভাবে আউটপুট তৈরি করার জন্য সিস্টেমের প্রক্রিয়াটিকে প্রতিফলিত করবে।
ব্যাখ্যাযোগ্য AI কীভাবে কাজ করে?
Explainable AI (XAI) হল মেশিন লার্নিংয়ের একটি উদীয়মান ক্ষেত্র যার লক্ষ্য হল AI সিস্টেমের ব্ল্যাক বক্সের সিদ্ধান্তগুলি কীভাবে নেওয়া হয় তা সমাধান করা। এই এলাকা পরিদর্শন করে এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার সাথে জড়িত পদক্ষেপ এবং মডেলগুলি বোঝার চেষ্টা করে৷
দ্বারা কি বোঝানো হয়েছেব্যাখ্যাযোগ্য AI?
ব্যাখ্যাযোগ্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (XAI) হল প্রক্রিয়া এবং পদ্ধতির একটি সেট যা মানব ব্যবহারকারীদের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম দ্বারা তৈরি ফলাফল এবং আউটপুট বুঝতে এবং বিশ্বাস করতে দেয়। ব্যাখ্যাযোগ্য AI ব্যবহার করা হয় একটি AI মডেল, এর প্রত্যাশিত প্রভাব এবং সম্ভাব্য পক্ষপাত।।