Начало работы , Интерпретируемость модели Основы: Градиент * Ввод как объяснение Простой метод для простых функций. В этом посте я хочу познакомиться с основами объяснений на основе градиентов, как вы можете их использовать и что они могут или не могут делать. Gradient * Input - отличный способ объяснить дифференцируемые модели машинного обучения, такие как нейронные сети, поскольку он концептуально прост и прост в реализации. Вычисление градиентов также происходит очень быстро,..

Поскольку объем генерируемых данных растет экспоненциально день ото дня, все отрасли начали адаптировать машинное обучение для принятия жизненно важных решений на основе данных. Большинство из этих сложных алгоритмов машинного обучения часто являются «черным ящиком» по своей природе, что означает, что они делают хорошие прогнозы, но вы не можете ни понять, ни интерпретировать логику этих прогнозов. В этих сценариях, если точность или какие-либо показатели производительности модели..