AI ਕੋਲ ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਸਾਡੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ. ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਹਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਬਾਰੇ ਦੱਸਾਂਗੇ। ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ।
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਕੀ ਹੈ?
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਜਾਂ XAI ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰੋ ਜਿਵੇਂ ਇਹ "ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ" ਹੋਵੇ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ, ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ML ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਇਨਪੁਟ ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ AI ਦਾ ਡਿਵੈਲਪਰ ਵੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕੇਗਾ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਦਿਮਾਗੀ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਟਨ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ। ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਰਤਾ ਇਹ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਇੱਕ ਖਾਸ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਆਇਆ।
ਕੁਝ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲੱਖਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਰੇ ਇਕਸੁਰਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਮਾਇਨੇ ਕਿਉਂ ਰੱਖਦੀ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ AI ਨੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਸਹੀ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਉਹ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਭਰਤੀ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਦੇ ਹਿੱਤ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਿਨੈਕਾਰ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਧੇਰੇ ਵਾਰ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਲੱਛਣਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਸ਼ਖੀਸ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਿਆ। ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੂੰ AI ਦਾ ਪੂਰਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਇਸਦਾ ਪਾਲਣ ਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਝ ਪੱਧਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਯੋਗ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੋ ਵਿਆਪਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ: ਸਵੈ-ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਹਾਕ ਵਿਆਖਿਆ।
ਸਵੈ-ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਮਾਡਲ
ਸਵੈ-ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਮਾਡਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਸਿੱਧੇ ਪੜ੍ਹ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਹੈ.
ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸਵੈ-ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਰੁੱਖ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਜੋ ਘਰ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਮੁੱਲ x ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਲੀਨੀਅਰ ਫੰਕਸ਼ਨ f ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਆਪਣੇ ਟੀਚੇ ਮੁੱਲ y ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵਾਂਗੇ।
ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਘਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਇੰਪੁੱਟ ਵਜੋਂ ਲਾਟ ਸਾਈਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਫੰਕਸ਼ਨ y = 5000 * x ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ ਜਿੱਥੇ x ਵਰਗ ਫੁੱਟ ਜਾਂ ਲਾਟ ਆਕਾਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ।
ਪੋਸਟ-ਹਾਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ
ਪੋਸਟ-ਹਾਕ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੋਸਟ-ਹਾਕ ਵਿਆਖਿਆ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਟੀਚੇ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਸਥਾਨਕ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਵਿਆਖਿਆ।
ਸਥਾਨਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਸਬਸੈੱਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਵਿਆਖਿਆ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ।
ਗਲੋਬਲ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪੂਰੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਪੋਸਟ-ਹਾਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਅਣਗਿਣਤ ਮਾਪਦੰਡ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਸਥਾਨਕ ਵਿਆਖਿਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
XAI ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਸਥਾਨਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖੋਜਕਰਤਾ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸਥਾਨਕ ਵਿਆਖਿਆ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਾਂਗੇ।
LIME
LIME (ਸਥਾਨਕ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਮਾਡਲ-ਅਗਨੋਸਟਿਕ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰ) ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਭਾਵ ਹੈ, LIME ਮਾਡਲ-ਅਗਨਾਵਾਦੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ LIME ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮਾਡਲ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਵੀ ਹੈ, ਭਾਵ ਅਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਥਾਨਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਭਾਵੇਂ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਹੈ, LIME ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਨੇੜੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
LIME ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਮਾਡਲ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹੋਵੇ।
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ 'ਤੇ ਜਾ ਕੇ ਇਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।
SHAP
ਸ਼ੈਪਲੇ ਐਡੀਟਿਵ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ (SHAP) ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ SHAP ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ ਕਿ ਸ਼ੈਪਲੇ ਮੁੱਲ ਕੀ ਹਨ।
ਸ਼ੈਪਲੇ ਮੁੱਲ ਗੇਮ ਥਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੇਮ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਖਿਡਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ "ਮੁੱਲ" ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਖਿਡਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਮੁੱਲ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਖਿਡਾਰੀ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਅਰਜ਼ੀ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਗੇਮ ਥਿਊਰੀ ਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ?
ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੱਕ "ਖਿਡਾਰੀ" ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ "ਗੇਮ" ਉਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
SHAP ਵਿਧੀ ਇੱਕ ਵਜ਼ਨਦਾਰ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸ਼ੈਪਲੇ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉੱਚ ਸ਼ੈਪਲੀ ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਘੱਟ ਸ਼ੈਪਲੀ ਮੁੱਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
AI ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਨਾ ਸਿਰਫ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਏਆਈ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪਹੁੰਚ ਹਨ ਜੋ ਸਾਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅੱਜ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਹੋਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ AI ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹਨ। ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਹਰਾਂ ਨੂੰ AI ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ