記事「不一致問題(Disagreement Problem)：AIにおける複雑性の説明可能性を深く掘り下げる」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.05.22 10:37 新しい記事「不一致問題(Disagreement Problem)：AIにおける複雑性の説明可能性を深く掘り下げる」はパブリッシュされました: 説明可能性という波乱の海を航海しながら、人工知能(AI)の謎の核心に飛び込みましょう。モデルがその内部構造を隠す領域において、私たちの探求は、機械学習の回廊にこだまする「不一致問題」を明らかにします。 不一致問題は、説明可能なAI（XAI、eXplainable Artificial Intelligence）として知られる学際的な分野での未解決の研究領域です。説明可能なAIは、モデルがどのように判断に至るかを理解する手助けをしようとするものですが、残念ながら言うは易くおこなうは難しです。 機械学習モデルや利用可能なデータセットが大規模化し、複雑化していることは周知の事実です。実のところ、機械学習アルゴリズムを開発するデータサイエンティストは、ありとあらゆるデータセットにおけるアルゴリズムの挙動を正確に説明することはできません。 説明可能なAI (XAI)は、モデルに対する信頼を築き、その機能を説明し、モデルが本番環境に配備できる状態であることを検証するのに役立ちます。有望に聞こえるかもしれませんが、この記事では、説明可能なAI技術の適用から得られるかもしれない説明を盲目的に信用できない理由を読者に示します。 作者: Gamuchirai Zororo Ndawana 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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説明可能性という波乱の海を航海しながら、人工知能(AI)の謎の核心に飛び込みましょう。モデルがその内部構造を隠す領域において、私たちの探求は、機械学習の回廊にこだまする「不一致問題」を明らかにします。
不一致問題は、説明可能なAI（XAI、eXplainable Artificial Intelligence）として知られる学際的な分野での未解決の研究領域です。説明可能なAIは、モデルがどのように判断に至るかを理解する手助けをしようとするものですが、残念ながら言うは易くおこなうは難しです。
機械学習モデルや利用可能なデータセットが大規模化し、複雑化していることは周知の事実です。実のところ、機械学習アルゴリズムを開発するデータサイエンティストは、ありとあらゆるデータセットにおけるアルゴリズムの挙動を正確に説明することはできません。 説明可能なAI (XAI)は、モデルに対する信頼を築き、その機能を説明し、モデルが本番環境に配備できる状態であることを検証するのに役立ちます。有望に聞こえるかもしれませんが、この記事では、説明可能なAI技術の適用から得られるかもしれない説明を盲目的に信用できない理由を読者に示します。
作者: Gamuchirai Zororo Ndawana