ವ್ಯಾಪಾರ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು AI ಹೊಂದಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿವರಣೆಯ ಕೊರತೆಯು ನಿರ್ಧಾರ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ನಮ್ಮ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ತೀರ್ಪನ್ನು ನಾವು ನಂಬಬೇಕೇ?
ಯಾವುದೇ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಯಾವುದೇ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾನವನಿಗೆ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದಂತಿರಬೇಕು.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು AI ಯಲ್ಲಿ ವಿವರಣೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೋಗುತ್ತೇವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಅವಲೋಕನವನ್ನು ನಾವು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ.
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಎಂದರೇನು?
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಅಥವಾ XAI ಎನ್ನುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾನವರಿಗೆ ಅನುಮತಿಸಲು ಬಳಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನೇಕ ಜನಪ್ರಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅದು "ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ" ಯಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇನ್ಪುಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಹೇಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ML ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ. AI ಯ ಡೆವಲಪರ್ ಸಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಬಳಕೆ ನರಮಂಡಲ ಜಾಲಗಳು ಒಂದು ಟನ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು. AI ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರು ತಾಂತ್ರಿಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ನರಗಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಹೇಗೆ ಬಂದಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಕೆಲವು ನರಗಳ ಜಾಲಗಳು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸಲು ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮುಖ್ಯವಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ವಿವರಣೆಯ ಕೊರತೆಯು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಬಹುದು.
ಏಕೆ ವಿವರಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ
ವಿವರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು AI ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಯೋಜಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು AI ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತಲುಪಲು ಸರಿಯಾದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬೇಕು.
ವಿವರಿಸಲಾಗದ ಮಾದರಿಗಳು ಹಲವಾರು ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪನಿಯು ನೇಮಕಾತಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಅರ್ಜಿದಾರರನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಹೊಂದಲು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಅಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದು ಜಾಗ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನ ಸಂಭವನೀಯ ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯು ಹೇಗೆ ಬಂದಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ವೈದ್ಯರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ತಜ್ಞರು AI ಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಅನುಸರಿಸದಿರಲು ಕೆಲವು ಹಂತದ ವಿವರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಅವಲೋಕನ
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಎರಡು ವಿಶಾಲ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಬರುತ್ತವೆ: ಸ್ವಯಂ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ವಿವರಣೆಗಳು.
ಸ್ವಯಂ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳು
ಸ್ವಯಂ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾನವನು ನೇರವಾಗಿ ಓದಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿ ಸ್ವತಃ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ.
ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ವಯಂ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಸೇರಿವೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮನೆ ಬೆಲೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ. ರೇಖೀಯ ಹಿಂಜರಿತ ಎಂದರೆ ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯ x ನೊಂದಿಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೇಖೀಯ ಕಾರ್ಯ f ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ನಮ್ಮ ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯ y ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮನೆಯ ಬೆಲೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು ಬಹಳಷ್ಟು ಗಾತ್ರವನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನಾವು y = 5000 * x ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಬರಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು ಇಲ್ಲಿ x ಎಂಬುದು ಚದರ ಅಡಿ ಅಥವಾ ಲಾಟ್ ಗಾತ್ರವಾಗಿದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಯು ಮಾನವ-ಓದಬಲ್ಲದು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿದೆ.
ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ವಿವರಣೆಗಳು
ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ವಿವರಣೆಗಳು ಇತರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗೆ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ವಿವರಣೆ ತಂತ್ರಗಳು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ. ಬಳಕೆದಾರರು ಗುರಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಎರಡು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ: ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ವಿವರಣೆಗಳು.
ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಣೆಗಳು ಒಳಹರಿವಿನ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಟ್ಪುಟ್ ನೀಡಿದರೆ, ಆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಲು ಯಾವ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಣೆಯು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಜಾಗತಿಕ ವಿವರಣೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ವಿವರಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ರೀತಿಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಲೆಕ್ಕವಿಲ್ಲದಷ್ಟು ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಇರಬಹುದು.
ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಣೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
XAI ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಹಲವು ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧಕರು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಸ್ಥಳೀಯ ವಿವರಣೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
LIME
LIME (ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿ-ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿ ವಿವರಿಸುವವರು) ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದೆ.
ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, LIME ಮಾದರಿ-ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿಯಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ LIME ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯ ಮಾದರಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಮಾದರಿಯು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಲ್ಲದು, ಅಂದರೆ ನಾವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಬದಲು ಸ್ಥಳೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದು.
ವಿವರಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಾನದ ಸಮೀಪವಿರುವ ಬಿಂದುಗಳ ಸುತ್ತ LIME ಸ್ಥಳೀಯ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.
LIMe ಒಂದು ರೇಖಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಮೀಪದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಈ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನೀವು ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಶಾಪ್
ಶಾಪ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಕ ವಿವರಣೆಗಳು (SHAP) ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. SHAP ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, Shapley ಮೌಲ್ಯಗಳು ಏನೆಂದು ನಾವು ವಿವರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.
Shapley ಮೌಲ್ಯವು ಆಟದ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಆಟದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಆಟಗಾರನಿಗೆ "ಮೌಲ್ಯ" ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಆಟಗಾರನಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯವು ಆಟಕ್ಕೆ ಆಟಗಾರನ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂದು ಇದನ್ನು ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಾವು ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಆಟದ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮಾದರಿಗಳು?
ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು "ಆಟಗಾರ" ಮತ್ತು "ಆಟ" ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ.
SHAP ವಿಧಾನವು ವಿವಿಧ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ Shapley ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ತೂಕದ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ Shapley ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮಾದರಿಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ Shapley ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು AI ವಿವರಣೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
AI ವಿವರಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇಂದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ಭರವಸೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ.
ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಾವು ಆಶಿಸಬಹುದು. ಈ ಮಧ್ಯೆ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ತಜ್ಞರು AI ವಿವರಣೆಯ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ