解释性与非解释性是两种不同的方法或观点,广泛应用于科学研究、数据分析、哲学、法律等领域中。它们在处理信息、提供理解和推导结论方面有着根本的区别。 解释性(Interpretative) 解释性方法侧重于理解和解释现象背后的含义、原因和背景。这种方法试图深入挖掘事物的内在逻辑、社会文化因素或...
由于业务可能不太精通这些技术细节,本文集中于模型的全局和局部可解释性,而不是算法的可解释性(透明度)。 1.2.2 全局可解释(Global Interpretability) How does the trained model make predictions? 为了解释模型的全局输出,需要训练模型了解算法和数据。这个层级的可解释性指的是,模型如何基于整个特征空间和模型结构、...
内在可解释性就是利用机器学习模型,该模型本质上是可解释的 ( 如线性模型,参数模型或基于树的模型 )。事后可解释性意味着选择和训练黑匣子模型 ( 集合方法或神经网络 ) 并在训练后应用可解释性方法 ( 特征重要性,部分依赖性图 )。我们将更多地关注我们系列文章中的...
表达性问题和解释性问题的区别在于问题的类型和答案的性质等都不同。1、问题的类型：表达性问题是指需要表达某种情感或感受的问题。解释性问题是指需要解释某种现象或事件的问题。2、答案的性质：表达性问题答案也较为主观和个人化。解释性问题答案也较为客观和科学化。
解释性研究是一种社会科学研究方法，旨在深入理解社会现象的本质和机制，解释特定社会现象的原因和结果。解释性研究的性质如下：1、深入探索社会现象：解释性研究的目标是深入探索和理解社会现象的内在机制和原因。通过收集和分析数据，研究者能够揭示社会现象背后的因果关系和影响因素，从而深化对社会现象的理解...
综上所述，人工智能缺少解释性的根本原因主要来自于其算法和模型的复杂性、数据的不完美性、技术发展的快速性、应用场景的多样性以及人类需求的主观性等多个方面。为了解决这一问题，我们需要从多个角度出发，加强对于AI系统内部机制的研究和理解，提高数据的质量和完整性，推动AI技术的透明化和可解释化，并针对不同...
解释性深度错觉是一种普遍存在的认知偏差,提醒我们不要高估自己对事物的理解程度,并鼓励我们保持求知欲和批判性思维。 它也强调了“知其然”和“知其所以然”之间的重要区别。 解释性深度错觉的存在提醒我们,在评价自己对某一主题的理解程度时应保持谨慎,并鼓励通过主动学习和探索来填补知识上的空白。同时,这也强调...
因此，机器学习解释性成为了一个备受关注的领域。为什么需要解释性？信任与可靠性：在许多关键领域，如医疗保健和金融，模型的决策必须能够被解释和验证。用户和利益相关者需要信任模型，而这是通过理解模型的决策过程来实现的。法律和伦理要求：在一些国家和行业中，法律要求解释机器学习模型的决策。例如，欧盟的《通用...
通常意义上的可解释性指的是数据的可解释性,它的定义如下: 让神经网络具有清晰的符号化的内部知识表达,去匹配人类自身的知识框架,从而人们可以在语义层面对神经网络进行诊断和修改。 另外一个定义是: 17年ICML的Tutorial中给出的一个关于可解释性的定义是:Interpretation is the process of giving explanations to hu...
一、机器学习算法的解释性和可解释性的概念 1.1 解释性 机器学习算法的解释性指的是算法对于生成的结果或决策的解释程度。解释性高的算法能够清晰地描述其决策过程以及所依据的特征和因素,使用户能够理解算法是如何得出结论的。 1.2 可解释性 机器学习算法的可解释性是指算法对于用户来说是否易于理解和解释。可解释性...