- লেখক Elizabeth Oswald [email protected].
- Public 2024-01-13 00:04.
- সর্বশেষ পরিবর্তিত 2025-01-23 14:59.
মেশিন লার্নিং ব্যাখ্যাযোগ্যতা (MLX) হল মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেল ব্যাখ্যা ও ব্যাখ্যা করার প্রক্রিয়া। MLX মেশিন লার্নিং ডেভেলপারদের সাহায্য করতে পারে: মডেলের আচরণকে আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে।
মেশিন লার্নিংয়ে ব্যাখ্যাযোগ্যতা কী?
ব্যাখ্যাযোগ্যতা (এছাড়াও "ব্যাখ্যাযোগ্যতা" হিসাবে উল্লেখ করা হয়) হল ধারণা যে একটি মেশিন লার্নিং মডেল এবং এর আউটপুট এমনভাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে যা একটি গ্রহণযোগ্য স্তরে একজন মানুষের কাছে "অর্থবোধ করে" ।
ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতার মধ্যে পার্থক্য কী?
ব্যাখ্যাযোগ্যতা হল একটি সিস্টেমের মধ্যে কোন কারণ এবং প্রভাব লক্ষ্য করা যায় সেই পরিমাণ সম্পর্কে। … ব্যাখ্যাযোগ্যতা, ইতিমধ্যে, একটি যন্ত্রের অভ্যন্তরীণ যান্ত্রিকতা বা গভীর শিক্ষা ব্যবস্থাকে মানুষের পরিভাষায় ব্যাখ্যা করা যেতে পারে৷
ML ব্যাখ্যাযোগ্যতা কী?
মেশিন লার্নিংয়ে ব্যাখ্যাযোগ্যতার অর্থ হল আপনি আপনার মডেলে ইনপুট থেকে আউটপুট পর্যন্ত কী ঘটছে তা ব্যাখ্যা করতে পারেন। এটি মডেলগুলিকে স্বচ্ছ করে তোলে এবং ব্ল্যাক বক্সের সমস্যা সমাধান করে। ব্যাখ্যাযোগ্য AI (XAI) হল এটি বর্ণনা করার আরও আনুষ্ঠানিক উপায় এবং সমস্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য৷
ব্যাখ্যাযোগ্য মডেল কি?
ব্যাখ্যাযোগ্যতা একজন মানুষের কাছে আরও প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে মডেলের ফলে ভবিষ্যদ্বাণী ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হওয়াকে সংজ্ঞায়িত করে। স্বচ্ছতা: একটি মডেল স্বচ্ছ বলে বিবেচিত হয় যদি এটি সহজ ব্যাখ্যা থেকে নিজে থেকে বোধগম্য হয়।
