hrvatski

Usporedba metoda strojnog učenja s jasnim i nejasnim tumačenjem modela

Različiti algoritmi klasifikacije, osim po samom pristupu problemu i performansama, razlikuju se i po razini razumljivosti i jednostavnosti objašnjenja čovjeku. Oni se mogu formalno usporediti po preciznosti kvalifikacije nad skupovima podataka koristeći metode poput unakrsne validacije, dok za interpretabilnost formalna definicija ne postoji. Ipak, sposobnost shvaćanja kako algoritmi donose odluke je sve bitniji s porastom odgovornosti sustava koji te algoritme koriste. Iako je generalan konsenzus da kompleksniji i teže razumljivi algoritmi donose bolje rezultate, oni jednostavniji imaju svoje prednosti i primjenjivi su na određene probleme.

Strojno učenje, klasifikacija, nadzirano učenje, algoritmi, interpretabilnost

nije evidentirano